基于时空图卷积网络的交通事故预测研究

摘要：

准确、高效的交通事故预测方法是智能交通系统高效运行、及时提供医疗救助和提高交通效率的必要条件.现有的事故预测模型主要采用统计方法或单一的机器学习方法,不能同时获得时空依赖关系,为了提高预测精度,针对交通事故预测的问题,提出了一种基于时空图卷积网络的交通事故预测模型,该模型与长短期记忆网络和图卷积网络相结合,并考虑了交通事故中时间和空间的依赖关系.通过将图卷积网络用于学习复杂的路网拓扑结构,以获得交通状态中的空间相关性,把长短期记忆网络用于学习交通事故数据的动态变化,以获得交通状态中的时间相关性,然后使用基于时空图卷积网络的交通事故预测模型进行预测.实验表明:该模型能够从事故数据中获得时空相关性,并在真实数据集上具有良好的预测性能.

关键词：交通事故预测、路网拓扑结构、时空依赖、时空图卷积

所属期刊栏目：50

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省基础公益研究计划项目;国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金资助项目;浙江省属高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：128-135,155