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ROADTRAFFIC|路交通
道
城市热点站点交通流量预测模型研究
刘超何璐付书印
济南城建集团有限公司，山东 济南 250031
摘要：在城市局部及热点区域，交通预测受站点自身特征信息影响显著。针对上述问题，文章针对城市站点应用环境提出了一
种交通流量预测模型，能够结合站点自身特征信息完成特征分析，其中空间、时间特征分别采用适应图卷积（daptive graph
convolution,DGCN）模块、门控扩张因果卷积进行提取，增大层深度来获得更大感受野，进而得到更为丰富的节点时间特征。
对比实验、消融实验结果表明，CS-DSTGCN预测模型在城市站点环境下的交通流量预测具有突出应用价值及优势。
关键词：城市交通管理；交通流量；热点站点；预测模型文献标识码：A中图分类号：U491
文章编号：2096-4137（2024）09-133-03DOI：10.13535/j.cnki.10-1507/n.2024.09.43
Researchontrafficflowpredictionmodelofurbanhotspots
LIUChao,HELu,FUShuyin
JinanUrbanConstructionGroupCo.,Ltd.,Jinan250031,China
Abstract:Inthelocalandhotspotsofthecity,trafficpredictionissignificantlyaffectedbythecharacteristicsofthesiteitself.Inview
oftheaboveproblems,thispaperproposesatrafficflowpredictionmodelfortheapplicationenvironmentofurbansites,whichcan
combinethecharacteristicsofthesiteitselftocompletethefeatureanalysis.Thespatialandtemporalfeaturesareextractedbythe
adaptivegraphconvolution(DGCN)moduleandthegatedexpansioncausalconvolutionrespectively,andthelayerdepthisincreased
toobtainalargerreceptivefield,andthenarichernodetimefeatureisobtained.Theresultsofcomparativeexperimentsandablation
experimentsshowthattheCS-DSTGCNpredictionmodelhasoutstandingapplicationvalueandadvantagesintrafficflowprediction
inurbansiteenvironment.
Keywords:urbantrafficmanagement;trafficflow;hotspotsites;predictionmodel
当前常用的交通流量预测算法，在提取交通数据的空间般而言，汽车都会按照稳定速度行驶，而当路网中出现交通
特征时卷积网络依赖于已知图结构生成邻接矩阵，难以提取拥堵时汽车行驶速度则随之下降。汽车行驶速度下降程度根
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