图卷积神经网络 交通
时间: 2023-09-21 13:12:04 浏览: 60
图卷积神经网络是一种深度学习结构,用于交通预测任务。它通过对交通网络进行建模,有效地对交通流的时间动态和空间依赖性进行建模。与常规的卷积神经网络不同,图卷积神经网络可以处理一般的网络结构,而不仅仅是网格结构。它利用图来表示道路网络,并在图结构上应用图卷积层和卷积序列学习层对时空依赖关系进行建模。这种网络结构可以充分利用空间信息,并解决了递归网络的训练困难和计算量大的问题。据我所知,这是第一次使用图卷积神经网络结构进行交通预测。
传统的交通网络研究通常将交通网络划分为多个段或网格,忽略了网络的连通性和全局性。然而,图卷积神经网络直接应用于图结构数据,可以更好地捕捉交通网络的空间属性,提取具有高度意义的模式和特征。为了降低计算复杂度,图卷积神经网络采用了切比雪夫多项式近似和一阶近似等近似策略来克服这个问题。
总结来说,图卷积神经网络是一种新颖的深度学习结构,它通过对交通网络进行建模,能够有效地预测交通流量。它通过图卷积层和卷积序列学习层对时空依赖关系进行建模,并利用图结构来充分利用空间信息。这个网络结构具有很大的潜力,在交通预测和其他相关领域有着广泛的应用前景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [(13) 图卷积神经网络GCN ---如何在交通预测中考虑网络拓扑结构](https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/93685443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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