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时空依赖的城市道路旅行时间预测

软件学报 2019年第3期30卷 770-783页

作者：施晋毛嘉莉金澈清华东师范大学数据科学与工程学院上海200062

城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现有的方法并未考虑如何结合外部因素进行建模,因而可能会有引入错误信息、路段建模时忽略上下游路段间的依... 详细信息

城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现有的方法并未考虑如何结合外部因素进行建模,因而可能会有引入错误信息、路段建模时忽略上下游路段间的依赖关系等问题,导致预测精度较差.鉴于此,提出了两阶段的旅行时间预测框架:首先,使用Skip-Gram模型对轨迹数据地图匹配后的路段序列进行编码,将其映射为低维向量,通过该编码方式避免引入错误信息的同时保留了路段间的上下游依赖信息.随后,基于路段编码模式整合天气、日期等外部因素,设计了基于深度神经网络的城市道路旅行时间预测模型.基于真实出租车轨迹数据集的对比实验结果表明,所提方法比对比算法具有更高的预测精度.

关键词：旅行时间预测路段编码长短期记忆网络时空依赖

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环境污染、时空依赖与经济增长

产业经济研究 2014年第1期 81-91页

作者：刘华军杨骞山东财经大学经济学院山东济南250014 山东财经大学公共管理学院山东济南250014

文章从理论上探讨了污染排放的时空依赖对环境库兹涅茨曲线形态和拐点的影响;并采用中国省际面板数据,选择工业"三废"和四种污染物,构建了经典面板数据模型、动态面板数据模型、广义空间面板数据模型和空间动态面板数据模型,分别在不考... 详细信息

文章从理论上探讨了污染排放的时空依赖对环境库兹涅茨曲线形态和拐点的影响;并采用中国省际面板数据,选择工业"三废"和四种污染物,构建了经典面板数据模型、动态面板数据模型、广义空间面板数据模型和空间动态面板数据模型,分别在不考虑污染排放的时空依赖情形,以及考虑污染排放的时间依赖、空间依赖以及时空依赖情形下对EKC假说进行了经验检验。研究发现:四种污染物均存在明显的时空依赖,在不同空间关联模式下不同污染物的空间依赖性有所差异。同时,污染排放的时空依赖对EKC的形态和拐点存在显著的影响。其中,考虑污染排放的时空依赖之后,工业废气和工业固体废弃物支持倒U型的EKC假说,经济空间权重下EKC的拐点位置远大于地理距离空间权重和邻接空间权重;而工业废水和二氧化碳则随着人均地区生产总值的提高呈现不断下降趋势。

关键词：环境污染环境库兹涅茨曲线面板数据模型时空依赖经济增长

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交通基础设施、时空依赖与区域经济增长

软科学 2016年第9期30卷 32-36页

作者：吕承超朱英俊青岛科技大学经济与管理学院山东青岛266061 山东大学数学学院济南250100

利用1997~2012年中国省际面板数据,构建动态空间面板数据模型,探讨了交通基础设施与区域经济增长的时空关系。研究表明：公路密度、铁路密度和区域经济增长在不同空间关联模式下存在显著的空间自相关性,而交通部门资本不存在空间自相关... 详细信息

利用1997~2012年中国省际面板数据,构建动态空间面板数据模型,探讨了交通基础设施与区域经济增长的时空关系。研究表明：公路密度、铁路密度和区域经济增长在不同空间关联模式下存在显著的空间自相关性,而交通部门资本不存在空间自相关;区域经济增长具有时间和空间依赖的特征,交通基础设施及空间溢出效应在三种空间关联模式下对区域经济增长具有不同程度的影响。

关键词：交通基础设施时空依赖区域经济增长

顾及复杂时空依赖的交通预测方法及时空依赖可视化分析

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顾及复杂时空依赖的交通预测方法及时空依赖可视化分析

作者：王星磊武汉大学

学位级别：硕士

随着城市化进程的不断推进和居民生活水平的提升,城市机动车保有量激增,而现有的交通基础设施无法满足快速增长的汽车数量,从而导致交通拥堵问题日益严重。随着感知、通信及智能计算技术的快速发展,如何从海量、高维、多样化的交通时空... 详细信息

随着城市化进程的不断推进和居民生活水平的提升,城市机动车保有量激增,而现有的交通基础设施无法满足快速增长的汽车数量,从而导致交通拥堵问题日益严重。随着感知、通信及智能计算技术的快速发展,如何从海量、高维、多样化的交通时空数据中挖掘潜在的交通状态变化模式和特征,对未来交通状态进行预测并为交通管理部门和公众出行提供高效准确的信息服务,进而避免或缓解交通拥堵的状况,是智能交通领域面临的重要挑战。本文对交通流预测的国内外研究现状和相关知识进行了整理与分析,基于交通流数据的复杂特性以及现有预测方法的不足,从数据驱动的角度,结合交通流理论和时空数据预测理论,采用先进的深度学习方法,提出了顾及复杂时空依赖的道路网络交通流多步预测模型,并在“深度学习模型可解释性”的议题下实现了时空依赖动态可视化系统,以对预测模型学习到的时空依赖进行分析和解释。具体工作和贡献如下:第一,提出一种顾及复杂时空依赖的交通流多步预测模型STSeq2Seq。在空间依赖建模方面,提出模式感知邻接矩阵,并结合图卷积神经网络来提取路网交通流的动态非局部空间关联;在时间依赖建模方面,提出“卷积编码器+循环解码器”的模型结构,来捕捉历史和未来交通序列间的动态时间依赖。最后融合各模型组件,实现复杂时空依赖的建模和对未来交通流的精准预测。第二,在两个公开数据集上对提出的方法进行了一系列的验证实验。不仅将本文方法与其他8种基线方法作对比并证明本文算法在预测性能上的优越性,还通过超参数影响实验及模型组件消融实验来验证了本文算法在时空依赖建模方面的有效性。最后通过算法运行时间的对比实验说明本文算法具有较高的训练和推理效率。第三,针对本文提出的算法设计并实现了时空依赖动态可视化系统。从模型可解释性和时空依赖分析的实际需求出发,实现了基于Web的可视化系统,对系统功能进行测试,并就可视化结果进行案例分析以验证本文模型的可解释性并为算法的实际应用奠定基础。研究结果表明,本文提出的STSeq2Seq模型有效建模了复杂时空依赖,实现了高精度的路网交通流多步预测,并具有良好的可解释性,具有重要的理论和应用价值。

关键词：交通流预测时空依赖图卷积网络序列到序列模型模型可解释性可视化

城镇化的时空依赖性与工业化支撑探讨——基于静态和动态空间面板模型

同方学位论文库评论

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建筑经济 2015年第10期36卷 105-110页

作者：王立国王磊东北财经大学投资工程管理学院辽宁大连116025 东北财经大学工程管理研究中心辽宁大连116025

现阶段中国城镇化发展存在明显的地区差异,这一现象的出现与地区间所处工业化进程差异不无关系。通过静态和动态空间计量模型,分析城镇化发展的时空依赖性,证明工业化对城镇化的促进作用。研究表明城镇化发展需要工业化支撑,缩小地区间... 详细信息

现阶段中国城镇化发展存在明显的地区差异,这一现象的出现与地区间所处工业化进程差异不无关系。通过静态和动态空间计量模型,分析城镇化发展的时空依赖性,证明工业化对城镇化的促进作用。研究表明城镇化发展需要工业化支撑,缩小地区间城镇化发展差异需要依靠不同的工业化发展模式。

关键词：城镇化工业化空间集聚时空依赖

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面向多维时间序列异常检测的时空图卷积网络

西安电子科技大学学报 2024年第3期51卷 170-181页

作者：王静何苗苗丁建立李永华中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学信息安全测评中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

针对现有多维时间序列异常检测模型对局部和全局时空依赖性捕获能力不足的问题,提出一种基于时空图卷积网络的多维时间序列异常检测模型。首先,在时间维度上利用扩张因果卷积和多头自注意力机制,分别捕获短期和长期时间依赖性,并且引入... 详细信息

针对现有多维时间序列异常检测模型对局部和全局时空依赖性捕获能力不足的问题,提出一种基于时空图卷积网络的多维时间序列异常检测模型。首先,在时间维度上利用扩张因果卷积和多头自注意力机制,分别捕获短期和长期时间依赖性,并且引入通道注意力来学习不同通道的重要性权重;其次,在空间维度上利用静态图学习层根据节点嵌入构建静态图邻接矩阵,旨在捕获多维时间序列数据的全局空间依赖性,同时利用动态图学习层构建一系列演化的图邻接矩阵,旨在建模局部动态的空间依赖性;最后,联合优化重构模型和预测模型,通过重构误差和预测误差计算异常分数,然后比较阈值和异常分数的关系,进而检测异常。在MSL、SMAP和SWaT三个公开数据集上的实验结果表明,该模型在异常检测性能指标F1分数方面优于OmniAnomaly、MTAD-GAT和GDN等相关的基线模型。

关键词：图卷积网络时空依赖多维时间序列异常检测

同方期刊数据库博看期刊

基于改进时空图卷积网络的道路行程时间预测模型

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 1022-1029页

作者：王忠宇李盼归杨航吴兵上海海事大学交通运输学院上海201306 宁波大学海运学院宁波315211 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

为提高道路网行程时间预测精度,综合考虑行程时间的空间依赖性、时间依赖性和天气因素影响,提出了基于属性增强和注意力机制的时空图卷积网络模型.首先,构建属性增强单元,将行程时间和天气信息融合;然后,利用图卷积网络捕获空间依赖性,... 详细信息

为提高道路网行程时间预测精度,综合考虑行程时间的空间依赖性、时间依赖性和天气因素影响,提出了基于属性增强和注意力机制的时空图卷积网络模型.首先,构建属性增强单元,将行程时间和天气信息融合;然后,利用图卷积网络捕获空间依赖性,利用门控递归单元捕获时间依赖性,并利用注意力机制增强模型对特征的学习;最后,利用该模型在真实数据集上对未来15、30、45和60 min的行程时间进行预测.结果表明:预测结果的均方根误差(RMSE)分别为0.0453、0.0456、0.0457和0.0468,与其他模型相比表现更优;考虑了时间、空间和天气因素后,相较于不考虑天气的情况,预测误差降低了约10.3%;相较于不考虑空间依赖性的情况,降低了约24.2%,表明所提模型能更好表达时空依赖性和外部条件影响.

关键词：交通工程行程时间预测图卷积网络时空依赖天气因素

应用时空滤波模型的亚洲内部国际人口迁移流影响因素分析及短期预测

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1374-1389页

作者：叶绮霖蒲英霞叶翠南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空... 详细信息

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空滞后),分析亚洲内部国际人口迁移的影响因素,并对2020—2025年人口迁移流进行预测。结果初步表明:①亚洲国际人口迁移流存在显著的时空自相关,且同期邻近迁移流比过去邻近迁移流影响更大,加入表征时空依赖的特征向量能够有效提高模型拟合能力;②人口规模、经济水平、战乱情况以及邻近性是影响亚洲国际人口迁移流的主要因素,在1990—2020年,人口规模效应先减后增,经济差异驱动力则先强后弱,因战乱死亡人数仍具有较强的推力,地理距离的阻碍作用在减小,语言邻近和经济合作依然对人口迁移具有显著的促进作用;③综合时空同期和时空滞后2种模型的预测结果,2020—2025年巴基斯坦和印度之间、印度→沙特、巴基斯坦→阿富汗和叙利亚→约旦的迁移趋势明显;④根据2种时空滤波模型的结果,2020—2025年亚洲国际人口迁移流总量约为1.8×10^(7)人。揭示亚洲内部国际人口迁移的时空依赖特性和其他规律有助于准确预测未来人口迁移趋势,同时为国家经济社会发展的宏观政策制定等提供科学决策参考。

关键词：国际人口迁移流零膨胀负二项回归模型时空依赖特征向量时空滤波模型时空同期结构时空滞后结构人口迁移预测模型亚洲

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面向动态交通流多步预测的时空图模型

计算机工程与设计 2024年第4期45卷 1195-1201页

作者：杨平李成鑫刘宜成吕淳朴四川大学电气工程学院四川成都610065 清华大学自动化系北京100084

为更好表征交通路网中节点之间的动态隐式关系,提出一种基于时空数据嵌入的动态图卷积交通流预测模型。基于路网中节点之间的共现关系,利用深度游走算法将时空数据映射到嵌入空间中学习节点的向量表示;引入时隙嵌入特征与二维空间嵌入... 详细信息

为更好表征交通路网中节点之间的动态隐式关系,提出一种基于时空数据嵌入的动态图卷积交通流预测模型。基于路网中节点之间的共现关系,利用深度游走算法将时空数据映射到嵌入空间中学习节点的向量表示;引入时隙嵌入特征与二维空间嵌入特征共同构建三维嵌入邻接张量,用于捕获时空依赖关系;在图卷积网络中添加自适应更新机制,利用循环组件演化图卷积网络的参数,以捕获图序列的动态性。将所提模型应用于基于真实交通数据集的交通流预测,结果验证了其有效性和提取路网隐式关系的准确性。

关键词：交通流预测时空数据嵌入深度游走算法节点向量表示时空依赖动态图卷积自适应更新机制