Det har under de senaste årtiondena blivit en viktig och utmanande fråga att förutse storskalig trafiknätstrafik. Inspirerad av domänkunskapen om rörelseförutsägelse, där ett objekts framtida rörelse kan förutses baserat på tidigare scener, föreslår vi en nätrutnätsrepresentationsmetod som kan behålla den finskalade strukturen i ett transportnät. Nätomfattande hastigheter omvandlas till en serie statiska bilder och inmatning till en ny djup arkitektur, nämligen spatiotemporala återkommande konvolutionsnätverk (SRCN), för trafikprognoser. De föreslagna SRCNs ärver fördelarna med djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNNs) och lång korttidsminne (LSTM) neurala nätverk. De rumsliga beroendena av nätverksomfattande trafik kan fångas upp av DCNN, och temporaldynamiken kan läras av LSTMs. Ett experiment på ett Pekingtransportnätverk med 278 länkar visar att SRCNs överträffar andra djupt lärande-baserade algoritmer i både kortsiktig och långsiktig trafik förutsägelse.
Yu utvecklade en spatiotemporal återkommande konvolutionella nätverk för att fånga den rumsliga beroenden och temporal dynamik i nätverk-omfattande trafik REF.
Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}