Urban Traffic Flow Forecast Based on FastGCRNN
المؤلفون المشاركون
Li, Haifeng
Zhang, Ya
Lu, Mingming
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Traffic forecasting is an important prerequisite for the application of intelligent transportation systems in urban traffic networks.
The existing works adopted RNN and CNN/GCN, among which GCRN is the state-of-the-art work, to characterize the temporal and spatial correlation of traffic flows.
However, it is hard to apply GCRN to the large-scale road networks due to high computational complexity.
To address this problem, we propose abstracting the road network into a geometric graph and building a Fast Graph Convolution Recurrent Neural Network (FastGCRNN) to model the spatial-temporal dependencies of traffic flow.
Specifically, we use FastGCN unit to efficiently capture the topological relationship between the roads and the surrounding roads in the graph with reducing the computational complexity through importance sampling, combine GRU unit to capture the temporal dependency of traffic flow, and embed the spatiotemporal features into Seq2Seq based on the Encoder-Decoder framework.
Experiments on large-scale traffic data sets illustrate that the proposed method can greatly reduce computational complexity and memory consumption while maintaining relatively high accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Ya& Lu, Mingming& Li, Haifeng. 2020. Urban Traffic Flow Forecast Based on FastGCRNN. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1180720
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Ya…[et al.]. Urban Traffic Flow Forecast Based on FastGCRNN. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1180720
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Ya& Lu, Mingming& Li, Haifeng. Urban Traffic Flow Forecast Based on FastGCRNN. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1180720
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1180720
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر