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Citywide Traffic Flow Prediction Based on Multiple Gated Spatio-temporal Convolutional Neural Networks

计算机科学 卷积神经网络 时态数据库 等级制度 人工智能 方案(数学) 数据挖掘 流量(计算机网络) 模式识别(心理学) 数学 市场经济 计算机安全 数学分析 经济
作者
Cen Chen,Kenli Li,Sin G. Teo,Xiaofeng Zou,Keqin Li,Zeng Zeng
出处
期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery From Data [Association for Computing Machinery]
卷期号:14 (4): 1-23 被引量:178
标识
DOI:10.1145/3385414
摘要

Traffic flow prediction is crucial for public safety and traffic management, and remains a big challenge because of many complicated factors, e.g., multiple spatio-temporal dependencies, holidays, and weather. Some work leveraged 2D convolutional neural networks (CNNs) and long short-term memory networks (LSTMs) to explore spatial relations and temporal relations, respectively, which outperformed the classical approaches. However, it is hard for these work to model spatio-temporal relations jointly. To tackle this, some studies utilized LSTMs to connect high-level layers of CNNs, but left the spatio-temporal correlations not fully exploited in low-level layers. In this work, we propose novel spatio-temporal CNNs to extract spatio-temporal features simultaneously from low-level to high-level layers, and propose a novel gated scheme to control the spatio-temporal features that should be propagated through the hierarchy of layers. Based on these, we propose an end-to-end framework, multiple gated spatio-temporal CNNs (MGSTC), for citywide traffic flow prediction. MGSTC can explore multiple spatio-temporal dependencies through multiple gated spatio-temporal CNN branches, and combine the spatio-temporal features with external factors dynamically. Extensive experiments on two real traffic datasets demonstrates that MGSTC outperforms other state-of-the-art baselines.
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