ABSTRACT Nyligen har trafikprognoser baserade på djupinlärningsmetoder rönt stor uppmärksamhet. Det finns dock fortfarande två stora utmaningar, nämligen dynamiska spatiotemporala beroenden mellan nätverksövergripande länkar och långsiktiga trafikprognoser för de närmaste timmarna. För att ta itu med dessa två utmaningar föreslår detta dokument ett spatio-temporärt uppmärksamt neuralt nätverk (STANN) för nätverket-omfattande och långsiktig trafik förutsägelse. STANN fångar det rumsliga-temporala beroendet baserat på kodare-dekoder arkitekturen med uppmärksamhetsmekanismerna. I kodaren lär sig STANN spatio-temporala beroenden från historiska trafikserier med hjälp av ett återkommande neuralt nätverk (RNN) med långa korttidsminnesenheter (LSTM), där en ny rumslig uppmärksamhetsmodell utvecklas för att beakta bidraget från varje länk till den nätverksomfattande förutsägelsen. I dekodern utnyttjar STANN en annan RNN med LSTM-enheter och en tidsuppmärksamhetsmodell för att välja relevanta och viktiga historiska spatiotemporala beroenden från kodaren för långsiktiga trafikprognoser. Slutligen genomför vi omfattande experiment för att utvärdera STANN på tre verkliga trafikdataset. De experimentella resultaten visar att STANN är betydligt bättre än andra toppmoderna modeller. INDEX TERMS Spatio-temporal data, djupa neurala nätverk, uppmärksamhetsmekanism, trafik förutsägelse.
Han och Al. I REF föreslås STANN-modellen, som innehåller en kodare-dekoder-arkitektur med den uppmärksamma mekanismen.
STANN: A Spatio–Temporal Attentive Neural Network for Traffic Prediction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}