融合自适应时空交互的动态图卷积区域交通拥堵预测
AST‑DGCN: adaptive spatio‑temporal dynamic graph convolutional network for regional traffic congestion prediction
1. 南京信息工程大学 计算机学院、软件学院, 南京 210044
2. 无锡学院 物联网工程学院, 江苏 无锡 214105
3. 无锡学院 车路多模态感知与控制江苏省高校重点实验室, 江苏 无锡 214105
摘要
针对城市交通拥堵频发、现有时空图神经网络抗噪声能力弱且时空关联捕捉不够灵活、难以满足精细化拥堵预测需求的问题，提出一种融合自适应时空交互的动态图卷积交通拥堵预测模型(AST DGCN)。基于区域车流流入与流出量构建拥堵评价指标，将预测任务界定为区域级拥堵等级判别。设计噪声自适应过滤嵌入模块，对输入数据进行抗干扰预处理；采用可变形空间关联学习机制，动态捕捉路网空间依赖关系；融合多尺度时空特征，挖掘深层交通状态关联。在多个真实数据集上的实验结果显示，与最优基线模型相比，该模型的召回率平均提升2.8%，表明所提方法能显著提高区域交通拥堵预测的准确性与鲁棒性。
基金项目
江苏省基础研究计划(BK20240315)
国家自然科学基金资助项目(62406229)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上项目合同(24KJB520039)
2023年度江苏省高等学校优秀科技创新团队项目(工业物联网实时方向)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上项目合同(25KJB520046)
无锡市"太湖之光"科技攻关(基础研究)项目(K20253044、K20253037)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0176
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第2期
发布历史
[2026-10-23] 优先出版
引用本文
居小斐, 王泉, 吴豪, 等. 融合自适应时空交互的动态图卷积区域交通拥堵预测 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0176. (Ju Xiaofei, Wang Quan, Wu Hao, et al. AST‑DGCN: adaptive spatio‑temporal dynamic graph convolutional network for regional traffic congestion prediction [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0176. )
关于期刊
- 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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