融合注意力与时空图卷积网络的交通流量预测

唐继强; 张远琼; 邹兴悦; 邱凌

doi:10.16112/j.cnki.53-1223/n.2025.01.482

昆明理工大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (01) : 178 -185. DOI: 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2025.01.482

融合注意力与时空图卷积网络的交通流量预测

唐继强, 张远琼, 邹兴悦, 邱凌

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摘要

交通流量预测是交通领域的重要研究课题，虽然深度学习在实践中展现出良好的预测效果，但现有方法尚未充分考虑交通数据的时空依赖性.为解决这一问题，提出了一种融合多种注意力与时空图卷积网络(HASTGCN)模型.该模型由若干个ST Block组成，每个模块由注意力机制层和时空图卷积层构成.注意力机制层捕获交通数据的动态时空相关性，时空图卷积层捕获空间模式和时间特征.在PEMS公开数据集上进行实验，大量实验结果表明，HASTGCN模型的预测性能明显优于此前提出的方法，提升了交通流量预测的准确性和可靠性.