CN114781609A - 一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法，包括：对交通站点历史流量数据，构造关系矩阵和自适应矩阵学习站点依赖关系；利用多模式动态图卷积提取不同交通模式对应的流量特征；将图卷积嵌入到门控循环神经网络中，实现交通流量空间依赖和时间依赖的结合；利用动态残差连接网络，将输入流量数据与解码端数据结合，获得最终预测值。本发明利用两种不同的方法构造邻接矩阵，有效地捕捉不同交通模式对应的流量特征，并动态融合两种不同模式的交通流量特征，通过将多模式动态图卷积替换门控循环神经网络中的线性变换操作，将结合多模式动态图卷积和门控循环单元重新组成，从而实现同时捕捉交通流量的空间依赖性和时间依赖性。

Description

一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法
技术领域
本发明属于交通流预测领域，特别是涉及一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法。
背景技术
城市交通拥堵不仅是造成交通事故的重要原因，也是阻碍城市发展的重要因素之一。随着互联网技术的不断发展，网络、监控、各类电子传感器设备被广泛应用于城市道路交通管控，如此产生海量的交通数据，诸如车辆轨迹数据、交通流量数据、车辆车速数据等，这些数据可以被用来学习交通轨迹的变化规律、交通流量的拥堵情况以及交通事故的判断等。因此，从历史交通流量数据中学习流量的时间变化规律，可以提预测未来时刻城市区域或道路的交通拥堵情况，从而城市交通规划部分能够做出相应的防范疏导措施，及时疏散拥堵流量以避免交通事故发生。这对于城市交通安全保障和维护社会稳定性至关重要。
然而，城市交通流量往往受道路环境影响。由于交通网络的拓扑结构复杂，交通路网中可能存在多种不同的交通模式同时影响路网的交通流量，并且可能同时受到不同因素的影响，如复杂的交通路网结构、天气情况和突发事件。如何从交通流量中学习得到不同交通模式流量的特征，并融合各种特征是交通流量预测的一个难点。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法，以解决上述现有技术存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法，包括：
构建邻接矩阵，基于所述邻接矩阵获取不同交通流模式；
对所述不同交通流模式进行动态融合；
基于历史数据和融合后的数据预测未来流量。
可选的，所述邻接矩阵包括关系矩阵和自适应矩阵，所述关系矩阵为：
Figure BDA0003603887540000021
Figure BDA0003603887540000022
其中，下标ta表示生成关系矩阵的第一个时间步，τ表示用τ个历史时间步的流量数据来构造关系矩阵，softmax表示激活函数。
所述自适应矩阵为：
Figure BDA0003603887540000023
其中，E1、E2均为学习节点，ReLU为ReLU损失函数，T表示矩阵的转置。
可选的，基于所述邻接矩阵获取不同交通流模式的过程中，所述不同交通流模式包括：时间交通依赖和空间交通依赖；
基于所述关系矩阵获取所述时间交通依赖，基于所述自适应矩阵获取所述空间交通依赖。
可选的，对所述不同交通流模式进行动态融合的过程中包括：对所述时间交通依赖和所述空间交通依赖进行时空融合。
可选的，对所述时间交通依赖和所述空间交通依赖进行时空融合的过程中，采用以下公式进行融合：
h＝Wrel×hrel+Wada×hada
其中h为最终输出，hrel表示时间交通依赖的特征，hada表示空间依赖的特征，Wrel、Wada表示两个学习参数，随着神经网络的训练而更新，从而动态融合时间依赖和空间依赖特征。
可选的，基于历史数据和融合后的数据预测未来流量的过程中包括：
构建解码器，将所述历史数据输入所述解码器获取输出数据；
基于所述动态残差融合机制对所述历史数据和所述输出结果进行融合，获得对未来流量的预测结果。
可选的，基于所述动态残差融合机制对所述历史数据和所述输出结果进行融合的过程中包括，采用以下公式进行融合：
Figure BDA0003603887540000031
其中，H代表解码器的最终输出，X代表原始输入的历史数据，W1和W2为训练参数。
可选的，基于所述动态残差融合机制对所述历史数据和所述输出结果进行融合，获得对未来流量的预测结果的过程中还包括，采用的损失函数为均方根误差，公式如下：
Figure BDA0003603887540000032
其中Yi和
Figure BDA0003603887540000033
分别代表真值和预测值，Q代表预测的时间步数。
本发明的技术效果为：
(1)传统交通流量预测中，通常只利用一种邻接矩阵来捕捉交通路网中的流量特征，然而单一的邻接矩阵无法捕捉到不同交通模式对应的流量特征。本发明利用两种不同的方法来构造邻接矩阵，可以有效地捕捉不同交通模式对应的流量特征，并动态融合两种不同模式的交通流量特征。
(2)本发明通过将多模式动态图卷积替换门控循环神经网络中的线性变换操作，将结合多模式动态图卷积和门控循环单元重新组成一个新模块，从而实现同时捕捉交通流量的空间依赖性和时间依赖性。
(3)传统的交通流量预测算法中，往往忽略历史输入数据对最终预测结果的影响，本发明利用动态残差网络从历史流量数据中筛选出有用的信息来更新未来时刻的流量，以提高预测的精度。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例中的流程示意图；
图2为本发明实施例的交通流量预测方法的模型示意图；
图3为本发明实施例的一个流量相似性矩阵构造示例；
图4为本发明实施例的两种交通模式特征动态融合示例图；
图5为本发明实施例的多模式动态图卷积与门控循环神经网络结合示例图；
图6为本发明实施例的动态残差融合模块示例图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例一
如图1-2所示，本实施例中提供一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法，包括：
步骤S01：多交通模式流量特征提取，从路网交通流量数据中，利用多种邻接矩阵构造方法，来捕捉不同交通模式对应的流量特征。
具体实施过程如下：构造相似性矩阵来捕捉规则性流量的空间依赖特征，构造自适应矩阵来捕捉随机性流量的空间依赖特征，相似性矩阵的构造过程为：
Figure BDA0003603887540000051
Figure BDA0003603887540000052
其中，similarity表示计算站点流量之间的相似性，其具体计算流程如图3所示。下标ta表示生成关系矩阵的第一个时间步，τ表示用τ个历史时间步的流量数据来构造关系矩阵，softmax表示激活函数。
所述自适应矩阵构造过程为：
Figure BDA0003603887540000053
其中，E1、E2均为可学习节点，ReLU为ReLU激活函数，T表示矩阵转置。
步骤S02：将学习得到的两种邻接矩阵分别送入图卷积网络来提取不同交通模式的流量特征。对于提取到的两种不同模式的流量特征，利用动态融合模块来整合两种流量特征。
具体实施过程如下：两种邻接矩阵经过图卷积后的输出hsim和hada，定义了两个可训练的参数Wrel和Wada，分别乘以hsim和hada，然后相加。随着模型的训练，Wsim和Wada不断更新，以动态地融合不同交通模式对应的流量特征，将两个模块的输出合并以获得动态图卷积的最终输出h。不同交通模式的动态融合过程如图4所示。
步骤S03：交通流量的空间依赖特征与时间依赖特征的融合。多模式动态图卷积单元提取到不同交通模式对应的流量特征，将该特征送入循环神经网络中，实现交通流量空间依赖与时间依赖的结合，如图5所示。
具体实施过程如下：通过将门控循环神经网络中的线性操作替换成多模式动态图卷积得到新的多模式动态门控循环神经单元。动态图卷积门控循环单元(MDGRU)定义为：
r(t)＝σ(θr*G[h(t),H(t-1)]+br)
u(t)＝σ(θu*G[h(t),H(t-1)]+bu)
c(t)＝tanh(θc*G[h(t),(r(t)⊙H(t-1))]+bc)
H(t)＝u(t)⊙H(t-1)+(1-u(t))⊙c(t)
其中h(t)和H(t)分别代表动态融合模块的输出和GRU在时间步长t的输出，⊙代表Hadamard积，σ是激活函数。重置门r(t)有助于忘记不必要的信息。更新门u(t)可以控制输出。θr,θu,θc是相应的滤波器参数。
步骤S04：交通流量历史特征与解码端特征的融合。作为一种时间序列数据，未来的交通流量数据可能会受到历史交通流量数据的影响。本发明设计了一个动态残差融合模块，将输入数据与提取数据动态结合，该过程如图6所示。
具体实施过程如下：定义两个可训练的参数W1和W2，将解码器中的原始输入数据X和输出H分别乘以这两个参数，通过参数的训练将两部分数据动态融合。动态残差融合机制的过程可表示为：
Y＝H×W1+X×W2
其中H代表解码器的最终输出，X代表原始输入数据。W1和W2会随着模型的训练不断更新。
综上所述，本发明的多模式动态残差图卷积网络的交通流量预测方法，从历史流量数据中学习不同交通模式对应的流量特征，并用动态融合模块来融合不同模式的流量特征。将循环神经网络中的线性操作替换成多模式图卷积模块，实现交通流量的空间依赖和时间依赖的结合，最后，利用动态残差模块，从历史流量中选择有用的信息来更新未来时刻的流量。本发明的多模式动态残差图卷积的交通流量预测方法，能够从交通流量数据中挖掘出不同交通模式的流量特征，并将图卷积模块与门控循环单元结合，实现流量空间依赖和时间依赖的结合。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于多模式动态残差图卷积网络的交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建邻接矩阵，基于所述邻接矩阵获取不同交通流模式；
对所述不同交通流模式进行动态融合；
基于历史数据和融合后的数据预测未来流量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述邻接矩阵包括关系矩阵和自适应矩阵，所述关系矩阵为：
Figure FDA0003603887530000011
Figure FDA0003603887530000012
其中，下标ta表示生成关系矩阵的第一个时间步，τ表示用τ个历史时间步的流量数据来构造关系矩阵，softmax表示激活函数。
所述自适应矩阵为：
Figure FDA0003603887530000013
其中，E1、E2均为学习节点，ReLU为ReLU损失函数，T表示矩阵转置。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述邻接矩阵获取不同交通流模式的过程中，所述不同交通流模式包括：时间交通依赖和空间交通依赖；
基于所述关系矩阵获取所述时间交通依赖，基于所述自适应矩阵获取所述空间交通依赖。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述不同交通流模式进行动态融合的过程中包括：对所述时间交通依赖和所述空间交通依赖进行时空融合。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述时间交通依赖和所述空间交通依赖进行时空融合的过程中，采用以下公式进行融合：
h＝Wrel×hrel+Wada×hada
其中h为最终输出，hrel表示时间交通依赖的特征，hada表示空间依赖的特征，Wrel、Wada表示两个学习参数，随着神经网络的训练而更新，从而动态融合时间依赖和空间依赖特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于历史数据和融合后的数据预测未来流量的过程中包括：
构建解码器，将所述历史数据输入所述解码器获取输出数据；
基于所述动态残差融合机制对所述历史数据和所述输出结果进行融合，获得对未来流量的预测结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述动态残差融合机制对所述历史数据和所述输出结果进行融合的过程中包括，采用以下公式进行融合：
Figure FDA0003603887530000021
其中，H代表解码器的最终输出，X代表原始输入的历史数据，W1和W2为训练参数。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述动态残差融合机制对所述历史数据和所述输出结果进行融合，获得对未来流量的预测结果的过程中还包括，采用的损失函数为均方根误差，公式如下：
Figure FDA0003603887530000031
其中
Figure FDA0003603887530000032
和Yi分别代表真值和预测值，Q代表预测的时间步数。
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