发布时间：2022年05月24日
我所被录用的论文题为 Traffic Inflow and Outflow Forecasting by Modeling Intra- and Inter-Relationship between Flows。主要由林友芳、万怀宇、武志昊老师指导，博士生赵苡积、温浩珉、刘云霄，以及硕士生张永凯完成。
最近，通过构建时空特征学习器（STFL）来捕获站点（位置）之间的时空相关性的深度学习模型在入流量和出流量预测方面取得了不错的表现。然而，两个未解决的问题限制了这些模型的性能。i) 交通流之间和交通流内部动态和异质的相互关系被忽略；ii) 这些模型中的STFL无法捕获全局信息。
为了解决上述问题，该文章提出了一种基于多关系学习的时空深度模型，用于同时预测入流量和出流量。具体来说，设计了一个多关系学习模块，以综合建模流之间的三种关系，同时提取各种时空特征。在本模块中，开发了增强的STFL以捕获局部和全局信息。然后，引入特征融合模块，通过门控融合机制分别提取流入和流出的融合特征。在此基础上，预测模块使用融合特征来生成未来的入流量和出流量。最后，用四个基于图的深度时空模型来实现所提出的框架，以证明其通用性和优越性。在三个数据集的广泛实验表明，所提出的框架可以显著提高现有模型的性能。