论文笔记:Fine-Grained Urban Flow Prediction
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
- 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
- ——>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
- 两个挑战
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 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
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
- 使用矩阵
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
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
- 指示该单元的土地功能以及该单元中的交通模式
- 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
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
reshape成
- N=HW
- 生成网格和区域的分配矩阵
- 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
- 可以基于道路网络执行静态区域分割
- 基于
和
- 得到对应的邻接矩阵和区域表征

- 其中
是通过网格的邻接关系直接得到的邻接矩阵
- 得到对应的邻接矩阵和区域表征
- ——>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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