Traffic demand prediction based on spatial-temporal guided multi graph Sandwich-Transformer

计算机科学 图嵌入 嵌入 成对比较 图形 数据挖掘 共享单车 人工智能 理论计算机科学 运输工程 工程类
作者
Yanjie Wen,Zhihong Li,Xiaoyu Wang,Wangtu Xu
出处
期刊:Information Sciences [Elsevier BV]
卷期号:643: 119269-119269 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.ins.2023.119269
摘要

The ability of spatial-temporal traffic demand prediction is crucial for urban computing, traffic management and future autonomous driving. In this paper, a novel Spatial-Temporal Guided Multi-graph Sandwich-Transformer (STGMT) is suggested to address the ubiquitous spatial-temporal heterogeneity in traffic demand forecasting. Compared to the original Transformer, we employ Time to Vector (Time2Vec) and Node to Vector (Node2Vec) in the embedding layer to obtain universal representations for temporal nodes and spatial nodes, respectively, which are then combined to form Spatial-Temporal Embedding (STE) blocks. The STE guides the attention mechanism, maintaining a unique parameter space for spatial-temporal nodes and enabling the learning of node-specific patterns. In STGMT, we develop Multi-head Temporal Attention (MTA) and Multi-head Temporal Interactive Attention (MTIA) for extracting temporal features, while Multi-head Spatial Attention (MSA) is employed for extracting spatial features. Furthermore, MSA incorporates both the accessibility graph determined by road topology and the similarity graph determined by specific traffic events to characterize the pairwise relationships among spatial nodes. Various attentions and feed-forward layers are rearranged and combined to form the Sandwich-Transformer. Extensive experiments are conducted on public datasets of node-level tasks of two different types (highway and urban) and indicate that the STGMT outperforms state-of-the-art models. The proposed STGMT effectively addresses the ubiquitous spatial-temporal heterogeneity challenge in traffic demand forecasting, thereby enhancing the accuracy of traffic demand prediction and offering valuable guidance for traffic planning and operations. Our code and data are open source at (https://github.com/YanJieWen/STGMT-Tensorflow-implementation).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
虚幻初之发布了新的文献求助10
1秒前
呵呵哒完成签到,获得积分10
2秒前
Mia发布了新的文献求助10
2秒前
虚灵完成签到 ,获得积分10
2秒前
4秒前
科研通AI5应助科研战士采纳,获得10
8秒前
8秒前
852应助Alan采纳,获得10
11秒前
乖猫要努力应助朝朝采纳,获得15
12秒前
16秒前
17秒前
18秒前
18秒前
20秒前
23秒前
马士全发布了新的文献求助10
24秒前
孙成成发布了新的文献求助10
26秒前
勤恳凡双完成签到,获得积分20
26秒前
至幸发布了新的文献求助10
27秒前
慕青应助ff采纳,获得10
27秒前
科研战士发布了新的文献求助10
29秒前
31秒前
科目三应助马士全采纳,获得10
35秒前
penny发布了新的文献求助10
36秒前
Juan应助重要的秋尽采纳,获得10
37秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
37秒前
Jasper应助科研战士采纳,获得10
37秒前
houfei发布了新的文献求助10
37秒前
43秒前
43秒前
左左发布了新的文献求助10
43秒前
44秒前
研友_VZG7GZ应助路路采纳,获得10
44秒前
45秒前
46秒前
颖火虫发布了新的文献求助10
48秒前
mm发布了新的文献求助10
49秒前
Mipe完成签到,获得积分10
50秒前
澡雪发布了新的文献求助10
50秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975516
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519930
关于积分的说明 11200130
捐赠科研通 3256278
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798183
邀请新用户注册赠送积分活动 877425
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806320