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摘要
交通预测在城市规划中具有重要意义。由于交通流具有复杂的时空相关性，交通预测的任务一直面临着许多挑战。现有的方法通常利用上层区域图上的观测特征序列来学习和评价交通状况，而忽略了具有丰富语义的底层路网。为了克服这一缺点，本文将空间数据建模为观测图和隐藏图，并提出了一种新的交通预测框架：区域-道路时空图网络（R2RSTGN）。为了学习道路网络和观测到的交通信息之间隐藏的相互作用，本文同时考虑区域和细粒度道路并提出了一种压缩注意力机制，可以为预测提供解释结果。在两个真实数据集上的实验结果验证了该框架的有效性。
- 出版日期2021-9-6
- 单位中国科学院沈阳计算技术研究所; 苏州大学
