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Forecasting traffic flows in irregular regions with multi-graph

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2021年第9期22卷 1179-1193页

作者： Dewen SENG Fanshun LV Ziyi LIANG Xiaoying SHI Qiming FANG School of Computer Science and Technology Hangzhou DianziUniversityHangzhou 310018China

The prediction of regional traffic flows is important for traffic control and management in an intelligent traffic *** the help of deep neural networks,the convolutional neural network or residual neural network,which can be applied only to regular grids,is adopted to capture the spatial dependence for flow ***,the obtained regions are always irregular considering the road network and administrative boundaries;thus,dividing the city into grids is inaccurate for *** this paper,we propose a new model based on multi-graph convolutional network and gated recurrent unit(MGCN-GRU)to predict traffic flows for irregular ***,we first construct heterogeneous inter-region graphs for a city to reflect the rela-tionships among *** each graph,nodes represent the irregular regions and edges represent the relationship types between ***,we propose a multi-graph convolutional network to fuse different inter-region graphs and additional *** GRU is further used to capture the temporal dependence and to predict future traffic *** results based on three real-world large-scale datasets(public bicycle system dataset,taxi dataset,and dockless bike-sharing dataset)show that our MGCN-GRU model outperforms a variety of existing methods.

关键词： Traffic flow prediction Multi-graph convolutional network Gated recurrent unit irregular regions

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