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摘要
智能城市需要先进的交通管理系统。交通预测是先进交通系统的一项重要任务。交通时空数据通常是异构的。现有的大多数交通预测模型主要使用单独的组件来提取交通数据的时间和空间特征。然而，这忽略了交通数据的时空特征之间的内在联系。为了直接挖掘时空异质性，本文构建了一个全局异构流量时空图，并提出了异构流量时空图形卷积（HTSTGC）。为了降低模型的复杂性，使用简单图卷积（SGC）提取半结构化的元纹理信息。通过巧妙的设计，可以灵活地分别调整捕捉时间和空间特征的感受野，从而平衡模型的性能和效率。最后，特征融合模块应用门限图神经网络（GGNN）对时空特征进行融合。PEMS数据集上的结果表明，联合建模不同类型的关系可以提高模型的流量预测性能。在大多数情况下，所提出的HTSTGC比基线方法具有更好的性能。研究结果可为城市交通控制、减少交通污染和城市可持续发展提供支持。
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内政部：10.1016/j.physa.2024.129746
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