文件名称：Spatio-Temporal-Graph-Convolutional-Networks-A-Deep-Learning-Framework-for-Traffic-Forecasting:推介会
文件大小：1021KB
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更新时间：2024-05-22 09:23:22
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时空图卷积网络对交通预测的深入学习框架 参考 抽象的 时空图卷积网络 解决交通领域中的时间序列预测问题 完整的卷积结构。 介绍 线性回归在短期预测而非长期预测上表现良好 这是一种数据驱动且使用时空信息的方法。 充分利用空间信息，而不是将其视为离散单元 $$ \ hat v_ {t + 1}，...，\ hat v_ {t + H} = argmax log_ {10} P（v_ {t + 1}，...，v_ {t + H} | v_ {tM}，...，v_ {t}）$$ 其中$$ v_t \ in R ^ n $$，n是时间步长t的n个路段的观测向量 图上的卷积 标准化拉普拉斯算子 随机游走归一化拉普拉斯算子 类似于多元高斯分布 对称归一化的拉普拉斯算子L： 第一代GNC 第二代GNC 如果k == n，则接收域为n跳 第三代GNC 其中$$ c_1 $$，
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Spatio-Temporal-Graph-Convolutional-Networks-A-Deep-Learning-Framework-for-Traffic-Forecasting-master
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