Graph Neural Network for Traffic Forecasting: A Survey —— temporal GNN 摘要交通预测对于智能交通系统的成功与否至关重要。深度学习模型,包括卷积神经网络和递归神经网络,已广泛应用于交通预测问题,以模拟空间和时间依赖性。近年来,为了对交通系统中的图结构… 马东什么 2019CVPR_Trilinear Attention Sampling Network...
To improve the prediction accuracy of traffic flow under the influence of nearby time traffic flow disturbance, a dynamic spatiotemporal graph attention network traffic flow prediction model based on the attention mechanism was proposed. Considering the macroscopic periodic characteristics of traffic flow,...
Spectral Graph Convolution: 此文使用了最早期的谱图卷积提取数据的空间依赖。首相将normalized graph Laplacian的特征向量作为GFT的基底将数据和可学习参数转到频域,然后将在频域将参数与数据在频域做点积(等效于在空域在卷积),最后将数据用IGFT转回空域: \begin{align}L&=I_N-D^{-\frac{1}{2}}WD^{-\frac{...
Graph convolution network(GCN) [21] successfully learns node representation using a localized first-order approximation of spectral graph convolutions. Graph attention network (GAT) [22] introduces the attention mechanism, which collects data from nearby nodes using adaptive weights. Recently, GNNs have...
To tackle this issue, we propose a joint pretraining framework for traffic flow forecasting with a gating diffusion graph attention network (JointGraph). Specifically, our proposed joint training architecture consists of two parts: network reconstructor (reconstruct a discrete graph from input data) ...
warp公式如下(p代表一个2维位置(x,y)): aggregation后得到的结果: 上式中的w是一个自适应权值,由文中提出的spatial-temporal attention机制决定。 spatial attention使用余弦相似度来计算: temporal attention和大多数论文中的都差不多: 【AAAI-2019】论文速读——交通领域 Based Spatial-Temporal Graph Convolutiona...
3 TEMPORAL GRAPH ATTENTION NETWORK ARCHITECTURE 3.1 FUNCTIONAL TIME ENCODING 在这一节,目标是为了将时间通过某种映射,将时间从时域映射到数域(用嵌入向量表示)Φ:T→RdTΦ:T→RdT,以用来代替位置嵌入(等式1中的位置编码)做自注意力权重计算。一般来说,我们假设时间域可以用从原点开始的区间TT表示:T=[0,tmax]...
Location-based Graph Neural Network 更新边的特征 更新点的特征 更新全局图的特征 Spatial-temporal Attention Net 对于时间切片 对于空间切片 使用注意力机制,X是3维特征矩阵,对于每一个交易记录 使用时间注意力机制,更新时间切片,在此基础上在使用空间注意力机制 ...
3 TEMPORAL GRAPH ATTENTION NETWORK ARCHITECTURE 3.1 FUNCTIONAL TIME ENCODING 在这一节,目标是为了将时间通过某种映射,将时间从时域映射到数域(用嵌入向量表示) \Phi: T \rightarrow \mathbb{R}^{d_{T}} ,以用来代替位置嵌入(等式1中的位置编码)做自注意力权重计算。一般来说,我们假设时间域可以用从原点开始...
因此这篇文章提出了一种新的基于注意力的时空图卷积网络(Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Network, ASTGCN)模型来解决交通流预测问题。 ASTGCN主要由三个独立的组件组成,分别对交通流的三个时间属性进行建模,即最近、日周期和周周期依赖关系。更具体地说,每个组件包含两个主要部分:1)有效捕捉交通...