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论文笔记：Fine-Grained Urban Flow Prediction

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/131970755 2025/5/15 14:14:06

2021 WWW

1 intro

  • 细粒度城市流量预测
    • 两个挑战
      • 细粒度数据中观察到的网格间的转移动态使得预测变得更加复杂
        • 需要在全局范围内捕获网格单元之间的空间依赖性
      • 单独学习外部因素（例如天气、POI、路段信息等）对大量网格单元的影响非常具有挑战性
    • ——>论文提出了时空关系网（STRN）来预测细粒度的城市流量
      • 骨干网络用于学习每个网格单元的高级表示
      • 全局关系模块（GloNet）捕获全局空间依赖性
      • 元学习器将外部因素和土地功能（例如POI密度）作为输入以产生元知识并提高模型性能

2  几个定义

2.1 网格单元

图3(a)，分成H×W个网格

 2.2 城市流量

三维张量 X_t \in R^{K \times H \times W} 一般K为2（流入 & 流出）

2.3 区域

  • 图3(c)， 基于道路网络的不规则区域分割
    • 更自然，更语义丰富的空间分割
  • 每个区域由许多网格单元组成
    • 使用矩阵B \in R^{N \times M}表示分配规则
      • N=HW
      • M为区域个数
      • bij表示网格单元i属于区域j的可能性

2.4 外部特征

  • 城市流量数据与外部因素（如天气状况，一天中的时间和事件）具有很强的相关性
  • 某个时间步t的这些外部因素表示为向量e_t \in R^{l_e}

2.5 土地特征

  • POI的类别、其在城市网格单元中的密度
    • 指示该单元的土地功能以及该单元中的交通模式
      • ——>有助于预测网格单元的城市流动
  • 公路网的结构（如快速路路段的数量）也为交通建模提供了很好的补充

——>将POI和土地特征结合在一起，表示为P \in R^{l_f \times H \times W}

3 模型

3.1 模型整体

 3.2  骨干网络

论文/机器学习笔记：SENet （Squeeze-and-Excitation Networks）_特征通道之间的相互依赖关系_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

  • SENet 
    • 在每一层的小（局部）感受野内融合空间和通道信息
    • 被证明可以有效地产生紧凑而有区别的网格单元特征

 3.3 全局关系模块GloNet

  •  将骨干网络的输出X^h \in R^{H \times W \times C} reshape成X^h \in R^{N \times C}
    • N=HW
  • 生成网格和区域的分配矩阵B \in R^{N \times M}

     

    • 可以基于道路网络执行静态区域分割
      • 无法捕获高度动态的交通状况和随时间变化的外部因素
    • 论文中通过函数δ基于Xℎ计算B
      •  
      • 【这会不会有一个隐患，就是我网格分配给了一个可能完全不搭边的很远的区域去了？】
    • 受到Mincut理论的启发，增加了一项Mincut 损失正则项来约束区域划分
  • 基于X^h \in R^{N \times C} 和B \in R^{N \times M}
    • 得到对应的邻接矩阵和区域表征

       

      • 其中\tilde{A}^g是通过网格的邻接关系直接得到的邻接矩阵
  • ——>使用GCN进行信息传递

     



    • 论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS_切比雪夫图卷积论文_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

  • 获得了区域级别的全局感知特征H'后，投影回原始空间

    •  

  • 最后进行张量的维度变换和经过最终的预测网络层（FC），得到预测结果 

3.4 损失函数

4 实验

4.1 实验数据

4.2 实验结果 

 

4.3 预测精度 VS 参数量

 

 

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