基于图神经网络的城市交通流量预测
随着社会发展,城镇化的推进和人民生活水平的提升使得城市中的交通运输车辆与日俱增.加之大量农村人口流向城市,使得城市有限的空间内一时间开始大量聚集众多人口,在城市上下班高峰时期,各交通要道的机动车拥堵问题正困扰众多城市的发展和城市居民的生活质量.对此,城市交通运输领域一直在探索交通流量的监控与预测手段.这在传统技术背景下似乎是一个难以完成的任务,但在信息技术高速发展的当下,智能化的城市交通系统开始出现,并利用信息技术、电子传感技术、电子控制技术、计算机处理技术等逐步实现了城市交通调控与管理的智能化.在这一智能化交通系统中,交通流量的预测是其交通管理与调控的基础性环节,而流量的预测数据也正是其他工作开展的重要依据.因此,在交通流量预测方面选择科学有效的方法进行预测模型构建就成为影响城市智能交通系统作用发挥的重中之重.本文以图神经网络为技术视角探讨了城市交通流量预测模型的建构,希望能够对现代智能交通系统的建设提供参考.
图神经网络、城市交通、流量预测模型
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TP311(计算技术、计算机技术)
基于多源大数据的城市区域交通动态组织方法研究,项目编号:2017JY0052,项目来源;四川省科技厅应用基础研究
2021-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
154-155,160
