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基于LA-GraphCAN的甘肃省泥石流易发性评价
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作者 郭玲 薛晔 孙鹏翔 《地质科技通报》 北大核心 2026年第1期212-224,共13页
目前对泥石流灾害易发性相关研究尚未考虑泥石流灾害的地理位置关系以及空间依赖性。本研究构建了包含4286个正样本点和5912个负样本点的甘肃省泥石流数据集,提出了一种基于LA-GraphCAN(local augmentation graph convolutional and att... 目前对泥石流灾害易发性相关研究尚未考虑泥石流灾害的地理位置关系以及空间依赖性。本研究构建了包含4286个正样本点和5912个负样本点的甘肃省泥石流数据集,提出了一种基于LA-GraphCAN(local augmentation graph convolutional and attention network)的泥石流易发性评价方法。首先,以样本点的经纬度投影坐标为基础,利用KNN(K-nearest neighbors)构建最近邻图,捕捉泥石流灾害点之间的复杂地理位置关系;其次,使用GCN(graph convolutional network)高效聚合局部邻域信息,提取关键地理和环境特征,不仅关注单个栅格所包含的信息,还深入探讨了相邻栅格之间空间结构的相互关系,从而使模型能够更精准地识别和理解样本中的局部空间特征。同时,引入GAT(graph attention network)添加动态注意力机制,细化特征表示;再次,验证所提方法的有效性,并从不同角度对比分析;最后,对甘肃省泥石流易发性进行评价。结果表明,考虑了泥石流灾害地理位置关系的LA-GraphCAN的ROC曲线下面积(AUC)、准确率、精确率、召回率以及F1分数分别为0.9868,0.9458,0.9436,0.9228和0.9331,与主流机器学习模型CNN(convolutional neural networks)、Decision tree等相比最优。基于LA-GraphCAN评价的甘肃省泥石流极高易发区中历史泥石流灾害点数量为4055个,占甘肃省历史泥石流总数的95%,与历史灾害分布基本一致。性能评估和甘肃省泥石流易发性评价结果均表明考虑泥石流灾害空间依赖性的LA-GraphCAN方法的评价结果更优,在泥石流易发性评价研究中有较好的适用性。 展开更多
关键词 LA-graphCAN 泥石流易发性评价 GCN GAT 甘肃省
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RESEARCH ON THE BLOCKING FLOW IN A TRANSPORTATION NETWORK──THE GENERAL CONCEPTS AND THEORY OF THE BLOCKING FLOW 被引量:4
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作者 Ning Xuanxi (Industry and Business College,NUAA 29 Yudao Street,Nanjing 210016,P.R.China) 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 1994年第2期215-223,共9页
Blockage is a kind of phenomenon occurring frequently in modern transportation network. This paper deals with the research work on the blocking now in a network with the help of network flow theory. The blockage pheno... Blockage is a kind of phenomenon occurring frequently in modern transportation network. This paper deals with the research work on the blocking now in a network with the help of network flow theory. The blockage phenomena can be divided intO local blockage and network blockage. In this paper, which deals mainly with the latter, the fundamental concepts and definitions of network blocking flow, blocking outset are presented and the related theorems are proved. It is proved that the sufficient and necessary condition for the emergence of a blocking now in a network is the existence of the blocking outset. The necessary conditions for the existence of the blocking outset in a network are analysed and the characteristic cutset of blockage which reflects the all possible situation of blocking nows in the network is defined.In the last part of the paper the mathematical model of the minimum blocking now is developed and the solution to a small network is given. 展开更多
关键词 network flow network graph THEORY network now PROGRAMMING BLOCKING flow
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RESEARCH ON THE LOCAL BLOCKAGE OF A TRANSPORTATION NETWORK AND ITS MINIMUM FLOW CAPACITY
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作者 Ning Xuanxi(Industry and Business College ,NUAA 29 Yudao Street ,Nanjing 210016 ,P.R.China) 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 1994年第1期60-66,共7页
This paper deals with the research work on the phenomena of local blockage in a transportation network. Onthe basis of introducing the research results in [1], theminimum now capacity problem of a network in the mosts... This paper deals with the research work on the phenomena of local blockage in a transportation network. Onthe basis of introducing the research results in [1], theminimum now capacity problem of a network in the mostseriously blocked situation is studied. With the conceptof complete outset presented in [1], the relationship between the minimum now capacity of a network and its minimum complete cut capacity is discussed, and the reasons for the difference betweent the minimum now capacity of a network and its minimum complete cut capa-city are analysed. In order to get the solution to the problem, the concepts of normalization of a network and its blocking path graph are presented. In the paper it is proved that the necessary and sufficient conditions for the equality between the minumum now capacity and its minumum complete cut capacity are the existence of a feasible flow in the blocking path graph. For the reason that there are some dependent production points in the blocking path graph of a network, the proof about the tenability of the Gale's Theorm for the planat normalized network without circuit is made. 展开更多
关键词 network flow network graph theory BLOCKING flow network now PROGRAMMING
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Analysis of Electronic Circuits with the Signal Flow Graph Method
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作者 Feim Ridvan Rasim Sebastian M. Sattler 《Circuits and Systems》 2017年第11期261-274,共14页
In this work a method called “signal flow graph (SFG)” is presented. A signal-flow graph describes a system by its signal flow by directed and weighted graph;the signals are applied to nodes and functions on edges. ... In this work a method called “signal flow graph (SFG)” is presented. A signal-flow graph describes a system by its signal flow by directed and weighted graph;the signals are applied to nodes and functions on edges. The edges of the signal flow graph are small processing units, through which the incoming signals are processed in a certain form. In this case, the result is sent to the outgoing node. The SFG allows a good visual inspection into complex feedback problems. Furthermore such a presentation allows for a clear and unambiguous description of a generating system, for example, a netview. A Signal Flow Graph (SFG) allows a fast and practical network analysis based on a clear data presentation in graphic format of the mathematical linear equations of the circuit. During creation of a SFG the Direct Current-Case (DC-Case) was observed since the correct current and voltage directions was drawn from zero frequency. In addition, the mathematical axioms, which are based on field algebra, are declared. In this work we show you in addition: How we check our SFG whether it is a consistent system or not. A signal flow graph can be verified by generating the identity of the signal flow graph itself, illustrated by the inverse signal flow graph (SFG&minus;1). Two signal flow graphs are always generated from one circuit, so that the signal flow diagram already presented in previous sections corresponds to only half of the solution. The other half of the solution is the so-called identity, which represents the (SFG&minus;1). If these two graphs are superposed with one another, so called 1-edges are created at the node points. In Boolean algebra, these 1-edges are given the value 1, whereas this value can be identified with a zero in the field algebra. 展开更多
关键词 ANALOG FEEDBACK network Theory SYMBOLIC ANALYSIS Signal flow graph TRANSFER Function
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Calculation of the Water Distribution Networks Based on the Theory of Slow Transient Flow
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作者 Hui-Zhe Cao Zhi-Gang Zhou +2 位作者 He-Ping Tan Long Guo Fei-Fei Luo 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2014年第1期49-54,共6页
Urban water supply network is a modern urban survival and development of the infrastructure of a city,and its normal running conditions have important significance. The actual hydraulic process in the variableload wat... Urban water supply network is a modern urban survival and development of the infrastructure of a city,and its normal running conditions have important significance. The actual hydraulic process in the variableload water distribution networks can be treated as the slow transient flow which belongs to the unsteady flow. This paper analyzes the multi-loops network slow transient model based on graph theory,and the link flow matrix is treated as the variables of the discrete solution model to simulate the process of the slow transient flow in the network. With the simulation of hydraulic regime in an actual pipe network,the changing laws of the flow in the pipes,nodal hydraulic heads and other hydraulic factors with the passage of time are obtained. Since the transient processes offer much more information than a steady process,the slow transient theory is not only practical on analyzing the hydraulic condition of the network,but also on identifying hydraulic resistance coefficients of pipes and detecting the leakage in networks. 展开更多
关键词 component: graph theory water distribution network slow transient flow inertial hydraulic head
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基于多信息注意力对抗图卷积的公交车客流预测
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作者 颜建强 赵仁琪 +1 位作者 高原 曲博婷 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期17-24,共8页
针对公交车客流预测中时空依赖关系难以有效利用的问题,提出一种基于多信息注意力机制的动态自适应对抗图卷积网络客流预测模型。首先,利用时间特征编码器捕获不同时段客流之间的相似性,引入公交车站点的兴趣点(point of interest,POI)... 针对公交车客流预测中时空依赖关系难以有效利用的问题,提出一种基于多信息注意力机制的动态自适应对抗图卷积网络客流预测模型。首先,利用时间特征编码器捕获不同时段客流之间的相似性,引入公交车站点的兴趣点(point of interest,POI)信息以辅助模型捕捉更多的节点特征。其次,采用动态建模时空依赖关系的方法完成对非欧几里得关系的建模,利用SimAM注意力模块捕获不同站点客流数据之间的整体差异性。在真实公交车客流数据集上的实验结果表明,相比最优基线模型,所提模型在预测未来12个时间步时的平均MAE和RMSE分别降低了0.34和0.33,展现了其在公交车客流预测中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 智能公交 客流预测 图卷积网络 注意力机制 时空依赖
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一种基于图同构时空网络的交通流预测模型
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作者 张伟阳 陈宏敏 林兵 《福建师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
准确的交通流预测对于智能交通系统的有效运作至关重要,为此提出了图同构时空网络(graph isomorphism spatio-temporal network,GISTN)模型,旨在提高交通流预测的准确性。GISTN将图同构网络应用于交通流预测任务,并创新性地与双尺度时... 准确的交通流预测对于智能交通系统的有效运作至关重要,为此提出了图同构时空网络(graph isomorphism spatio-temporal network,GISTN)模型,旨在提高交通流预测的准确性。GISTN将图同构网络应用于交通流预测任务,并创新性地与双尺度时间卷积网络和门控循环单元相结合,有效捕捉了交通数据中的复杂非线性空间依赖关系和不同尺度时间特征。基于3个公开数据集上的实验结果表明,GISTN在不同预测时间尺度下的性能均优于经典基线模型。GISTN为交通流预测提供了一个新颖且高效的解决方案,对于提高智能交通系统的性能和效率具有重要意义。 展开更多
关键词 交通流预测 图神经网络 图同构网络 时空建模 智能交通系统
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基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测
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作者 张振琳 郭慧洁 +4 位作者 窦天凤 亓开元 吴栋 曲志坚 任崇广 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期161-169,共9页
交通流量预测在智能交通系统中占据核心地位。针对当前交通流量预测方法在特征利用和时空依赖建模方面的不足,提出了一种新的基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测模型MFRGCRN(multi-dimensional feature fusion and residual-enha... 交通流量预测在智能交通系统中占据核心地位。针对当前交通流量预测方法在特征利用和时空依赖建模方面的不足,提出了一种新的基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测模型MFRGCRN(multi-dimensional feature fusion and residual-enhanced graph convolutional recurrent network)。该模型通过结合自编码器、深度可分离卷积及时间卷积全方位挖掘时空相关性,使用门控循环单元与多尺度卷积注意力结合学习数据的关联关系,同时利用多尺度残差增强机制实现对复杂模式的逐步建模。在四个真实数据集上的实验结果表明,所提出的模型在预测性能上优于对比的基线模型,尤其在PEMS08数据集的12步预测任务中,MAE、RMSE和MAPE分别降低约7.7%、2.9%和4.5%,展现出优异的长期预测能力。模型在准确性、稳定性和鲁棒性方面均表现出较强优势,为智能交通系统中的复杂交通流建模提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 交通流量预测 动态图卷积网络 特征融合 残差建模 注意力机制
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融合自适应图与时空Transformer的交通流预测模型
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作者 殷炽磊 林之喆 +2 位作者 周腾 谢海 曹春杰 《交通运输工程与信息学报》 2026年第1期90-101,共12页
【背景】随着城市现代化进程的推进,智能交通系统已成为其必不可少的一部分,而通过使用准确的交通流预测来降低城市道路的拥堵则是智能交通系统发挥效能的关键所在。【目标】综合考虑交通数据的时空特性,动态捕获交通数据复杂的空间相... 【背景】随着城市现代化进程的推进,智能交通系统已成为其必不可少的一部分,而通过使用准确的交通流预测来降低城市道路的拥堵则是智能交通系统发挥效能的关键所在。【目标】综合考虑交通数据的时空特性,动态捕获交通数据复杂的空间相关性以及时间相关性,有效提高交通预测任务的准确性。【方法】通过分析交通流数据时间和空间信息的相关性,实现时空特征的融合和交互,本文提出一种融合自适应图(DGC)与Transformer的预测模型,旨在动态捕获交通数据的时空相关性。模型首先利用多层感知机(MLP)投影和时间嵌入来捕捉周期性时间模式。在Sandwich块中,一个Transformer编码器负责捕捉长距离时间依赖性;随后,DGC模块捕捉数据驱动的隐藏空间依赖性;接着,图卷积网络(GCN)模块利用自适应邻接矩阵聚合空间信息;最后,第二个Transformer模块对融合了空间上下文的特征进行再次时间建模。整个架构堆叠两个Sandwich块,通过残差连接增强模型表达能力并确保训练稳定性,最后通过MLP投影层输出预测结果。【数据】加州交通局性能测量系统(PeMS)收集的四个广泛使用的交通预测数据集。【结果】在四个公开的数据集上,DGC-Transformer模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)几乎全面优于所对比的五个基线以及十个模型,表明动态捕获交通数据时空相关性的重要性,使交通流预测效果得到显著提升。 展开更多
关键词 智能交通 交通流预测 注意力机制 图卷积神经网络
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基于图卷积网络的配电网碳排放因子计算与分析
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作者 边晓燕 刘天蔚 +3 位作者 李锡瑞 高美金 俞楚天 张利军 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第5期1855-1867,I0011,共14页
碳排放计算是实现“双碳”目标、促进经济绿色转型的基本前提,当前电力系统碳排放计算主要聚焦于输电网。配电网量测信息远少于输电网,如何在配电网现有量测信息下计算碳排放是亟待解决的问题。该文基于图卷积网络(graph convolutional ... 碳排放计算是实现“双碳”目标、促进经济绿色转型的基本前提,当前电力系统碳排放计算主要聚焦于输电网。配电网量测信息远少于输电网,如何在配电网现有量测信息下计算碳排放是亟待解决的问题。该文基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)建立配电网量测信息下的碳排放因子计算模型。首先,基于配电网拓扑连接关系与各节点量测数据,构建表征拓扑关系的邻接矩阵和表征节点电碳信息的输入矩阵;其次,通过训练GCN拟合学习碳排放因子计算函数,建立碳排放因子与电碳信息间的映射关系,从而生成配电网各节点碳排放因子数值。算例结果表明,所提碳排放因子计算模型的平均绝对误差约为0.0342 kgCO_(2);(kW·h),平均绝对百分比误差约为9.55%,验证了模型的准确性。并基于配电网碳排放流特点对误差较大的节点进行修正,使模型整体平均绝对百分比误差下降约1.54%。最后,研究该模型在网络拓扑变化下的适用性。 展开更多
关键词 配电网 碳排放因子 图卷积网络 深度学习 碳排放流
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LSFormer:用于交通流预测的负载量感知空间异质性变换器
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作者 李轩 李艳红 +2 位作者 徐昊翔 黄健翔 陈亮亮 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期86-96,共11页
高精度的交通流预测可以有效缓解智能城市道路的拥堵压力.然而,交通流预测面临着如何有效揭示交通流数据中隐藏的时空依赖关系的挑战.目前大多数方法都是基于图神经网络(GNN)或变压器模型.前者只考虑短程空间信息,无法捕捉长程空间依赖... 高精度的交通流预测可以有效缓解智能城市道路的拥堵压力.然而,交通流预测面临着如何有效揭示交通流数据中隐藏的时空依赖关系的挑战.目前大多数方法都是基于图神经网络(GNN)或变压器模型.前者只考虑短程空间信息,无法捕捉长程空间依赖关系,而后者虽然能够捕捉长程依赖关系,但大多数研究都没有充分挖掘变压器架构的潜力.为此,提出了一种用于交通流预测的新型负载感知空间异质性变换器,即LSFormer.具体来说,为空间自注意力模块设计了相对位置编码以优化空间位置信息感知问题,使模型能更好地捕捉位置信息.然后,引入了负载感知模块,以突出周边交通流对中心点的影响,解决了现有方法对周边区域依赖关系建模不足的问题.在5个真实世界公共交通数据集上的广泛实验结果表明:文中所提模型可以达到先进的性能.此外,还将学习到的空间嵌入可视化,使模型具有可解释性. 展开更多
关键词 交通流预测 时空特征 变换器 图神经网络
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基于多组件和时空图卷积网络的交通流预测方法
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作者 孙焕中 唐向红 陆见光 《电子科技》 2026年第3期24-31,共8页
准确的交通流预测可以减轻交通拥堵,有利于制定更合理的出行决策。现行交通流预测方法对交通流时间依赖性和空间依赖性的提取不充分,文中提出了一种基于多组件和时空图卷积网络(Multi-Component and Spatio-Temporal Graph Convolution ... 准确的交通流预测可以减轻交通拥堵,有利于制定更合理的出行决策。现行交通流预测方法对交通流时间依赖性和空间依赖性的提取不充分,文中提出了一种基于多组件和时空图卷积网络(Multi-Component and Spatio-Temporal Graph Convolution Network, MCSTG)的交通流预测方法。MCSTG在门控时间卷积网络中融入周期信息以此深入捕获时间依赖性,并利用图重构结合空间自注意力方法来生成节点关联性强的邻接矩阵,从而捕获空间依赖性。MCSTG通过并行处理和结果融合的多预测组件架构进一步优化交通流预测性能。在两个真实数据集上的6项预测结果指标中,MCSTG的5项指标预测精度优于基线模型。实验结果表明,MCSTG具有较好的时空建模能力。消融实验验证了MCSTG设计的合理性。 展开更多
关键词 深度学习 时空数据 交通流预测 图卷积网络 注意力机制 扩张因果卷积 数据挖掘 神经网络 交通拥堵
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用于交通流预测的交互式动态图卷积递归网络
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作者 陈林龙 王红燕 +1 位作者 陈林彪 李泽平 《计算机技术与发展》 2026年第2期141-150,187,共11页
准确的交通流预测是智能交通系统中的关键技术,对于规划未来出行以及提高城市交通效率至关重要。然而,目前的主流时空方法通常忽略了道路网络的时空依赖关系之间的交互式学习,并且受空间异质性的限制,未能充分考虑每个节点的不同时空模... 准确的交通流预测是智能交通系统中的关键技术,对于规划未来出行以及提高城市交通效率至关重要。然而,目前的主流时空方法通常忽略了道路网络的时空依赖关系之间的交互式学习,并且受空间异质性的限制,未能充分考虑每个节点的不同时空模式。针对该问题,该文提出一种用于交通流预测的交互式渐进学习动态图卷积递归网络(IPL-DGCR),以有效捕获交通流的动态时空特征。利用序列的全局关系来增强对时间相关性的捕捉,提出用于时空建模的交互式渐进学习模块,以交互式渐进学习策略对交通流的动态时空特征进行学习。构建动态图卷积递归模块用于结合动态图卷积递归网络与基于RNN的模型,以有效捕获动态时空特征。在四个真实数据集上进行实验,与现有最优基线方法ST-WA相比,提出的模型在PEMS03和PEMS08数据集上的MAE和RMSE分别提高了1.65%、2.55%以及5.78%、3.33%。 展开更多
关键词 交通流预测 动态图卷积网络 时间特征 空间特征 交互式学习
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基于ResNet-GCN-Transformer的多时间粒度地铁短时客流预测
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作者 杜姿晨 郑长江 +2 位作者 郑树康 马庚华 陆野 《交通运输工程与信息学报》 2026年第1期64-79,共16页
【背景】随着城镇化进程的加快,城市轨道交通压力越来越大,准确的地铁客流预测对于优化列车时刻表、减少高峰时段拥堵、提高地铁系统服务水平具有重要的作用。【目标】综合考虑地铁客流的时空特性,充分利用多时间粒度客流数据,提高较大... 【背景】随着城镇化进程的加快,城市轨道交通压力越来越大,准确的地铁客流预测对于优化列车时刻表、减少高峰时段拥堵、提高地铁系统服务水平具有重要的作用。【目标】综合考虑地铁客流的时空特性,充分利用多时间粒度客流数据,提高较大时间粒度客流预测任务的准确性。【方方法法】分析不同时间粒度的地铁客流数据之间的相关性,确定多时间粒度融合机制。提出一种Resnet-GCN-Transformer模型:利用图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network,GCN)提取不同站点客流的空间相关性;利用残差块构建深度卷积神经网络,对不同时间粒度的数据从小到大进行聚合,得到多时间粒度的多通道特征图;利用Transformer Encoder对客流数据的长时间依赖特性进行建模,并通过多个由全连接层构成的预测头输出预测结果。同时基于Optuna框架进行超参数优化,得到最优的超参数组合。【数据】对杭州市地铁刷卡数据集进行降噪处理并构建不同时间粒度的地铁客流数据集,基于10 min和30 min的数据集对模型进行验证。【结果】在两组不同目标时间粒度的数据集上,所提模型的平均绝对百分比误差分别为12.62%和10.61%,均优于6个基线模型,表明融合多时间粒度的特征在地铁客流预测任务中的重要性,模型能够充分捕捉多时间粒度的客流特征,地铁站点的连通关系,以及客流数据的时间依赖关系,从而显著提升客流预测效果。 展开更多
关键词 城市交通 客流预测 多时间粒度 图卷积神经网络 残差网络 TRANSFORMER
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基于图卷积神经网络的城市交通流量预测研究
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作者 林海 《交通工程》 2026年第2期89-96,103,共9页
交通流量预测是智能交通系统的核心组成部分,对于缓解交通拥堵、优化路径规划和提高交通效率具有重要意义。传统交通预测方法难以充分捕捉复杂路网中的空间依赖性和时间动态特征。本文提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的城市交通流量预... 交通流量预测是智能交通系统的核心组成部分,对于缓解交通拥堵、优化路径规划和提高交通效率具有重要意义。传统交通预测方法难以充分捕捉复杂路网中的空间依赖性和时间动态特征。本文提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的城市交通流量预测模型TrafficGCN,将城市道路网络建模为图结构,利用图卷积操作有效提取路网拓扑特征。该模型在美国加州路网中24条路段的流量数据集上进行了验证,实验结果表明,TrafficGCN能准确捕捉交通流量的时空变化规律,与传统方法相比,在准确性和稳定性方面均有显著提升,为智能交通系统提供了可靠的决策支持。 展开更多
关键词 图卷积神经网络 交通流量预测 智能交通系统 空间—时间依赖性 TrafficGCN
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融合趋势分解与自适应图扩散注意力网络的交通流预测
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作者 熊章友 李卫军 +3 位作者 朱晓娟 马馨瑜 杨国梁 丛晓宇 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期69-82,共14页
交通预测在城市交通管理和流量监测中至关重要,但交通流中复杂的时空关系给准确预测带来了巨大的挑战.时空图神经网络和注意力机制已成为解决交通道路中依赖关系的有效方法,然而,大多数基于图神经网络的模型依赖预定义的静态邻接矩阵来... 交通预测在城市交通管理和流量监测中至关重要,但交通流中复杂的时空关系给准确预测带来了巨大的挑战.时空图神经网络和注意力机制已成为解决交通道路中依赖关系的有效方法,然而,大多数基于图神经网络的模型依赖预定义的静态邻接矩阵来建模空间依赖性,且空间特征的提取依赖于固定图结构中的权重.其次,现有的注意力机制忽略了交通流数据的特性,难以捕捉节点之间的相似的交通模式.针对上述问题,提出TD⁃ADGAT模型,使用自适应图扩散注意力网络对空间关系进行建模,无需显式计算预定义图结构的权重,能自适应生成可训练的邻接矩阵权重,以显著降低时间复杂度.此外,针对交通流时间序列数据的特点,重新设计时间维度的注意力机制,将交通流数据分解为趋势性和季节性因素,利用多层感知机捕获趋势性变化和采用傅里叶注意力机制建模季节性变化,更好地建模交通流的时间关系和节点间的交通模式.最后,在三个公共数据集上的实验结果证明TD⁃ADGAT模型优于其他基准模型. 展开更多
关键词 图注意力网络 趋势分解 注意力机制 交通流预测 时空特征
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基于两级自适应空间建模的多视距高速公路交通流预测
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作者 邹复民 陈培烨 +2 位作者 蔡祈钦 廖律超 罗永煜 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2026年第1期318-328,共11页
交通流预测是智能交通系统的核心能力,可支撑交通管理部门的实时调度与路网优化。然而,高速公路交通流在时间上变化剧烈,在空间上呈现动态关联,使得静态拓扑难以准确刻画路段间的依赖关系,同时预测视距增加时误差易快速累积,进一步加大... 交通流预测是智能交通系统的核心能力,可支撑交通管理部门的实时调度与路网优化。然而,高速公路交通流在时间上变化剧烈,在空间上呈现动态关联,使得静态拓扑难以准确刻画路段间的依赖关系,同时预测视距增加时误差易快速累积,进一步加大建模难度。为此,本文提出两级自适应时空网络模型(TLASTN)。模型首先通过多尺度卷积与双向门控循环单元(BiGRU)提取时间序列特征,捕捉多尺度时序模式;随后在逐帧动态图上进行两级空间建模:第1级以路段特征相似为主,结合路网拓扑距离进行约束,从而生成稀疏化动态邻接并形成掩码,用于筛选物理合理的候选邻居;第2级在该掩码约束下采用图注意力机制,对候选邻居分配动态权重,以刻画不同交通状态下的精细化空间依赖。预测框架采用共享编码器与独立卷积预测头的分层结构,可同时支持5、15、30、60 min多视距预测。在福建省G15沈海高速和G25长深高速电子收费系统(ETC)门架数据上的实验表明,TLASTN在所有视距上均取得最优性能,其中,在G15上,相比先进基线模型的平均绝对百分比误差(MAPE)指标降低3.0%~5.9%。研究表明,在逐帧动态图上采用两级空间建模能够有效提升动态场景下的交通流预测精度,为高速公路运行管理与决策提供可行技术方案。 展开更多
关键词 智能交通 交通流预测 两级自适应时空网络 高速公路 动态图学习
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混有卡车与智能网联车的异质交通流基本图模型
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作者 庄伟卿 裴一凡 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2026年第1期8-13,22,共7页
文中考虑人工驾驶小汽车、智能网联小汽车与人工驾驶卡车的空间分布特征,分析异质交通流中的9种跟驰情形与概率表达式,推导出此异质交通流的基本图模型,然后对不同车辆渗透率下的基本图模型进行分析研究.用SUMO仿真软件对于上述交通流... 文中考虑人工驾驶小汽车、智能网联小汽车与人工驾驶卡车的空间分布特征,分析异质交通流中的9种跟驰情形与概率表达式,推导出此异质交通流的基本图模型,然后对不同车辆渗透率下的基本图模型进行分析研究.用SUMO仿真软件对于上述交通流设计实验,验证基本图模型的有效性.结果表明:智能网联车(connected and autonomous vehicle,CAV)渗透率的提高可一定程度的提高道路通行效率,但是提升幅度会因为卡车比例的提高而显著降低;并且相比于传统人工驾驶交通流,混有智能网联车的异质交通流会更容易受到卡车特性的影响. 展开更多
关键词 智能网联车 通行能力分析 异质交通流 基本图模型 智能交通
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面向交通流量预测的时空Graph-CoordAttention网络 被引量:2
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作者 刘建松 康雁 +2 位作者 李浩 王韬 王海宁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期558-564,共7页
交通预测是城市智能交通系统的一个重要研究组成部分,使人们的出行更加效率和安全。由于复杂的时间和空间依赖性,准确预测交通流量仍然是一个巨大的挑战。近年来,图卷积网络(GCN)在交通预测方面表现出巨大的潜力,但基于GCN的模型往往侧... 交通预测是城市智能交通系统的一个重要研究组成部分,使人们的出行更加效率和安全。由于复杂的时间和空间依赖性,准确预测交通流量仍然是一个巨大的挑战。近年来,图卷积网络(GCN)在交通预测方面表现出巨大的潜力,但基于GCN的模型往往侧重于单独捕捉时间和空间的依赖性,忽视了时间和空间依赖性之间的动态关联性,不能很好地融合它们。此外,以前的方法使用现实世界的静态交通网络来构建空间邻接矩阵,这可能忽略了动态的空间依赖性。为了克服这些局限性,并提高模型的性能,提出了一种新颖的时空Graph-CoordAttention网络(STGCA)。具体来说,提出了时空同步模块,用来建模不同时刻的时空依赖交融关系。然后,提出了一种动态图学习的方案,基于车流量之间数据关联,挖掘出潜在的图信息。在4个公开的数据集上和现有基线模型进行对比实验,STGCA表现了优异的性能。 展开更多
关键词 交通流量预测 时空预测 图卷积网络 注意力机制 时空依赖
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Resource-constrained maximum network throughput on space networks 被引量:1
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作者 Yanling Xing Ning Ge Youzheng Wang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第2期215-223,共9页
This paper investigates the maximum network through- put for resource-constrained space networks based on the delay and disruption-tolerant networking (DTN) architecture. Specifically, this paper proposes a methodol... This paper investigates the maximum network through- put for resource-constrained space networks based on the delay and disruption-tolerant networking (DTN) architecture. Specifically, this paper proposes a methodology for calculating the maximum network throughput of multiple transmission tasks under storage and delay constraints over a space network. A mixed-integer linear programming (MILP) is formulated to solve this problem. Simula- tions results show that the proposed methodology can successfully calculate the optimal throughput of a space network under storage and delay constraints, as well as a clear, monotonic relationship between end-to-end delay and the maximum network throughput under storage constraints. At the same time, the optimization re- sults shine light on the routing and transport protocol design in space communication, which can be used to obtain the optimal network throughput. 展开更多
关键词 throughput disruption-tolerant networking(DTN) maximum flow mixed-integer linear programming evolving graph space network
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