基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测
Multi-dimensional feature fusion and residual-enhanced learning for traffic flow prediction
1. 山东理工大学 计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255000
2. 济南浪潮数据技术有限公司, 济南 250101
摘要
交通流量预测在智能交通系统中占据核心地位。针对当前交通流量预测方法在特征利用和时空依赖建模方面的不足，提出了一种新的基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测模型MFRGCRN(A Multi-dimensional Feature Fusion and Residual-enhanced Graph Convolutional Recurrent Network)。该模型通过结合自编码器、深度可分离卷积及时间卷积全方位挖掘时空相关性，使用门控循环单元与多尺度卷积注意力结合学习数据的关联关系，同时利用多尺度残差增强机制实现对复杂模式的逐步建模。在四个真实数据集上的实验结果表明，所提出的模型在预测性能上优于对比的基线模型，尤其在PEMS08数据集的12步预测任务中，MAE、RMSE和MAPE分别降低约7.7%、2.9%和4.5%，展现出优异的长期预测能力。模型在准确性、稳定性和鲁棒性方面均表现出较强优势，为智能交通系统中复杂交通流建模提供了有效解决方案。
基金项目
山东省高等学校优秀青年创新团队项目(2019KJN048)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0168
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-08-21] 优先出版
引用本文
张振琳, 郭慧洁, 窦天凤, 等. 基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0168. (Zhang Zhenlin, Guo Huijie, Dou Tianfeng, et al. Multi-dimensional feature fusion and residual-enhanced learning for traffic flow prediction [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0168. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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