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基于时空注意力图卷积神经网络的交通速度预测
摘 要：交通速度是衡量交通状态的一个重要指标，实时、准确的交通速度预测是构建智能交通系统的重要一环。针对交通速度存在随机性、非线性、时空相关性等问题，提出了一种新的基于注意力机制和图卷积神经网络相结合的交通速度预测模型。首先，使用注意力机制构建时空注意力权重矩阵，再联合图卷积方法捕获交通信息中的空间相关性特征;然后，通过门控时卷积的方法获取时间相关性;最后，将所提模型与其他5个基准模型分别在2组公开的交通速度数据集上进行预测。