1.【CIKM 2020】ST-GRAT: A Novel Spatio-temporal Graph Atention Network for Traffic Forecasting
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【CIKM 2020】ST-GRAT: A Novel Spatio-temporal Graph Atention Network for Traffic Forecasting
本文提出了一种新颖的时空图注意力网络(ST-GRAT)用于交通预测。此模型采用了Transformer结构并结合了先验路网的归纳偏置,同时引入了sentinel对self-attention进行信息筛选。值得注意的是,ST-GRAT没有公开源码,作者自行实现后发现性能与文章中所述存在差距。口语考试系统源码在交通预测领域,如STGODE、DGCRN、StemGNN、HGCN等已有相关研究,本文重点探讨了使用self-attention进行交通预测的远程桌面源码鼠标技术路径。
传统基于GCN的方法在计算路网关系时往往忽略了动态变化性和流量的方向性,GaAN虽然引入了动态计算空间关系的注意力机制,但未充分利用图结构信息,同时DCRNN等RNN模型在捕捉长距离时间依赖方面表现不佳。因此,ST-GRAT致力于解决这些局限性。
ST-GRAT的核心创新在于引入了捕捉空间依赖的Spatial Attention模块。输入经过Embedding Layer增强时空表达能力后,编码器通过时空注意力提取关键特征,解码器则使用Masked Temporal Attention进行预测,确保未来预测的果易小程序源码因果关系,同时通过Encoder-Decoder Attention获取历史信息。
在Embedding Layer部分,为多变量预测任务设计了时间维度的positional embedding和带有空间结构信息的spatial embedding。LINE算法用于获取spatial embedding,作者还结合了positional embedding并进行映射以增强模型能力。代码实现中涉及了与Transformer不同的嵌入策略和网络架构细节。
Spatial Attention模块采用多头注意力机制,通过计算所有节点间的注意力系数,并引入先验结构知识和sentinel信息进行消息传递。sentinel概念用于控制信息流向,确保模型在预测过程中既能保留原有信息,idea导入mybatis源码运行也能吸收其他节点的影响。代码实现中包含了相关系数的归一化处理和sentinel的计算方法。
Temporal Attention模块与Spatial Attention相似,但去除了添加图结构先验和sentinel部分。实验结果显示,ST-GRAT在多个交通数据集(如METR-LA和PEMS-BAY)上取得了优秀的性能,在长短期预测任务中均优于或与GMAN持平。此外,ST-GRAT在不同时间段和速度变化较快的区间上也表现出色。
通过消融实验验证了各部分对模型的有效性,ST-GRAT的王者荣耀租号源码计算效率优于RNN和其他注意力模型,与使用卷积的生成模型Graph WaveNet相比,性能稍有差距。整体而言,ST-GRAT在交通预测领域展现出了创新性和实用性。
时空数据挖掘AAAI 时空数据挖掘精选篇论文分享
本文将深入解析AAAI 年会议中精选的篇时空数据挖掘论文,这些论文涵盖了时空数据在多个领域的应用,如交通、地质灾害、气象、体育和公共卫生等。具体论文亮点如下: GMDNet:利用图神经网络和混合密度网络,有效预测物流网络中包裹的多模态旅行时间分布。 SpaTiempo-SelfSup:通过自监督学习提升交通流量预测的稳健性,适应不同时段和区域。 ST-Curriculum Dropout:采用时空课程舍弃策略,帮助模型逐步适应复杂的空间时间关系。 AutoSTL:自动化时空多任务学习,通过网络结构和模块融合处理多任务关系。 PDFormer:考虑传播延迟的模型,提升交通流量预测的准确性。 Causal CHidden Markov:利用因果条件分析,准确预测多模态交通流。 TS-TrajGen:两阶段生成对抗网络,生成连续轨迹,模拟人类移动行为。 GRLSTM:融合图结构和残差LSTM,提高轨迹相似性计算的准确性。 CACSR:对抗扰动对比预训练,提升签到序列表示学习的性能。 STNSCM:基于时空神经结构因果模型,增强自行车流量预测的鲁棒性。 Next POI Rec:动态图和显式依赖的推荐系统,精准预测用户下一兴趣点。 Scalable STGNN:可扩展的时空图神经网络,高效预测空间时间序列。 c-NTPP:关注聚类感知的神经时序点过程,处理事件数据的稀疏相关性。 Trafformer:统一处理时间和空间的模型,优化交通预测。 Spatio-Temporal MetaGraph:学习元图结构,增强交通预测的准确性与适应性。 Ising-Traffic:利用Ising机器学习预测交通拥堵,平衡准确性和实时性。 HC-Contrastive:层次对比学习提升时序点过程模型的泛化能力。 SafeLight:强化学习的交通信号控制方法,确保安全与效率。 STGNPP:时空图神经点过程,预测交通拥堵事件。 PollutionAware Routing:基于MCMC的污染感知路径规划,降低污染影响。 WaveForM:图增强小波学习,提高多变量时间序列预测性能。 PateGail:隐私保护的模仿学习轨迹生成器,保护用户隐私。 欲获取这些论文的原文和源代码,关注“学姐带你玩AI”公众号,回复“时空数据”获取完整资源!å¼¹åº.htm
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