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【时空预测】ASTGCN模型精讲,通俗易懂,一学就会
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该论文提出了一种名为ASTGCN(Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks)的新型神经网络模型,专门用于解决交通流量预测问题。ASTGCN模型包含三个独立组件,分别模拟交通流的近期、日周期性和周周期性依赖性。每个组件由两大部分构成:空间-时间注意力机制,用于捕捉交通数据中的动态空间-时间相关性;以及空间-时间卷积,结合图卷积捕获空间模式,标准卷积描述时间特征。这些组件的输出经过加权融合,生成最终预测结果。通过在加州交通性能测量系统(PeMS)的两个真实世界数据集上的实验,证明了ASTGCN模型优于现有最先进基线的性能。
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