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编程问答

交通预测论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》

發布時間:2025/4/5 编程问答 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 交通预测论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

AAAI2019

0 摘要

交通流數據通常有很高的非線性和很復雜的特征。目前很多交通預測的方法缺乏對交通數據時空相關性的動態建模。

本文提出了一種基于注意力的時空圖卷積神經網絡(ASTGCN)來解決交通預測問題

ASTGCN包括三個獨立的部分,分別對交通流的三種時間屬性進行建模:

1)當前相關性(recent dependencies)

2)每天的周期性(daily-periodic dependencies)

3)每周的周期性(weekly-periodic dependencies)

每個獨立的部分都包含了以下兩塊:

1)時空注意力機制,可以捕捉交通數據中動態的時空相關性

2)時空卷積,可以同時將圖卷積應用于交通數據中,來捕獲時間和空間特征

單個獨立部分的結果將被加以權重地結合起來,來生成最終的預測結果

1 introduction

圖1體現了交通數據的時空相關性,不同的位置,不同的時間,各點交通流量之間的影響是不一樣的——》交通數據在空間和時間維度都展現出了強大的動態特征

早期模型的缺點

時間序列分析模型難以解決數據的不穩定行和非線性
傳統機器學習

1)難以同時考慮高維交通數據集中時空相關性

2)十分依賴特征的選擇和建立

一些深度學習模型仍然難以同時建模交通數據中時間和空間特征的相關性

ASTGCN:

1)使用空間注意力機制來建模空間層面復雜的相關性

2)使用時間注意力機制來捕獲不同時間之間的動態時間相關性

3)使用圖卷積來捕獲交通圖中的空間特征;以及不同時間篇之間的依賴關系?
?

2 相關工作

2.1 交通預測

統計模型HA、ARIMA、VAR這些模型需要數據滿足一些假設,但是交通數據過于復雜,無法滿足這些假設,所以這些模型在交通預測領域的表現不盡人意
機器學習模型KNN,SVM這些模型需要進行自己的特征工程
深度學習模型ST-ResNet、CNN+LSTM數據必須是標準的2D,3D表格數據

2.2 GNN

spatial methods直接在圖上進行卷積計算
spectral methods使用圖拉普拉斯矩陣(切比雪夫多項式進行優化)

3 Preliminaries

3.1 交通網絡


?

G=(V,E,A)無向交通圖
V點集
E邊集
F每個點的觀測特征維度

3.2 交通流預測

問題描述

4 ASTGCN

4.1 整體框架

ASTGCN由三個部分組成(前面在abstract說的recent、daily-periodic和weekly-periodic),三個部分的結構幾乎是一樣的。

為了優化訓練的效率,我們在每個ST模塊上添加了一個殘差連接

4.2 recent、daily-periodic和weekly-periodic數據集劃分

?我們分別設置提取數據集的時間片段長度Th,Td和Tw,表示recent、daily-periodic和weekly-periodic的數據集劃分間隔,Th,Td,Tw都是原始數據集時間間隔的整數倍

4.2.1 recent 臨近時間片段

預測時間段之前的一小段時間片段

?4.2.2 daily?日周期片段

預測時間片段之前幾天相同的時間片段

4.2.3 weekly 周時間片段

預測時間片段之前幾周相同的時間片段

4.3 時空注意力機制

  • 在空間維度,不同區域的交通狀況相互影響,這種相互影響有很強的動態性
  • 在時間維度,不同的時間片段的交通流量存在相關性

4.3.1 空間注意力機制

通過注意力機制捕獲以上兩種關系,此處以recent 模塊為例:

這里??是第r層ST-塊的輸入

是第r層每個點每一時刻特征的維度(當r=1時,也就是原始輸入,等于F)

是第r層時間維度的長度(當r=1的時候,對于recent來說,就是;對于daily來說,就是;對于weekly來說,就是)

和都是N×N的矩陣,是對attention結果的加權/bias

對應的是attention里面Q,K,V的權重,其中

機器學習筆記:Transformer_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客_機器學習transformer

、?、都是可學習的參數

σ是激活函數

由此我們便動態地算出了本層ST模塊的空間注意力矩陣,這個矩陣根據當前層ST模塊的數據計算而得。

表明了點i和點j之間的相關聯程度,使用softmax使得相關聯程度之和為1

之后的圖卷積模塊中,我們會將這個空間注意力矩陣S和鄰接矩陣A一起考慮,來動態調整點與點之間的影響權重

4.3.2 時間注意力機制

和空間注意力機制類似,我們有:

?

其中,這五個矩陣都是可學習的

?表明了時間i和時間j之間的相關聯程度,使用softmax使得相關聯程度之和為1

之后的圖卷積中,我們直接將標準化的時間注意力矩陣應用到數據集上

?

來動態調整輸入數據

?4.4 時空卷積

之前時空注意力模組讓網絡更關注一些更有用的信息。調整后的輸入被喂入時空卷積中


時空卷積網絡由一個空間維度的圖卷積(來捕獲鄰居節點之間的依靠關系)和一個時間維度的卷積(來捕獲相鄰時間片之間的依靠關系)?

4.4.1 空間維度的圖卷積

?這里使用譜圖卷積(spectral graph convolution)。圖結構的屬性可以通過分析圖拉普拉斯矩陣及其特征值來獲得

拉普拉斯矩陣L=D-A,D是度矩陣(對角矩陣),A是鄰接矩陣

標準拉普拉斯矩陣

對拉普拉斯矩陣進行特征值分解,我們有:

(這里因為是無向圖,所以拉普拉斯矩陣一定對稱,所以后面一項可以是U的轉置)

其中:?是特征值組成的對角矩陣

U是傅里葉基

我們記圖上的一個點的信號為x,那么這個信號x經過圖傅里葉變化之后,變為:

因為拉普拉斯矩陣是對稱矩陣,所以U是一個正交矩陣,所以信號x的逆拉普拉斯矩陣為?

基于上面的部分,信號x和圖上的filter?圖卷積后的結果為:

*G表示了一個圖卷積計算

我們可以把上述方程看成:先把信號x和經過傅里葉變化變換到譜圖域中,然后將他們進行乘法操作,最后在通過你傅里葉變化得到最州的譜圖卷積結果

?然而,當圖很大的時候,計算拉普拉斯矩陣的特征值開銷是很大的,于是,我們可以使用切比雪夫多項式來進行近似:

這時候的參數θ就是切比雪夫多項式的系數了。

,是拉普拉斯矩陣最大的特征值。

切比雪夫多項式為?

?我們進行0~k-1的切比雪夫多項式的相加,相當于計算0階~k-1階鄰居節點對于中心節點的影響(影響的大小由卷積核決定)

圖卷積的覺果使用RELU進行激活,即

而我們在4.3.1引入了空間注意力機制,得到了一個空間注意力矩陣S‘,怎么使用那個矩陣呢?

對于切比雪夫多項式中的,我們讓他和S’做哈達瑪積(對應位置元素相乘),即:

?

那么“有價值”的點,獲得的權重更多;“沒有價值”的點,獲得的權重就少?

因此,在引入了空間注意力機制后,用切比雪夫多項式近似的譜圖卷積可以寫為:

?4.4.2 時間維度的卷積

在圖卷積之后,我們使用時間卷積來更新點的信號

4.4.3 ST卷積模塊總結

時空注意力模塊+時空卷積模塊,組合成了一個ST卷積模塊

我們可以疊加多個ST卷積模塊,以進一步提取更大“感受野”的關聯信息。

最后,添加一個全連接層,以保證輸出與目標有相同的維度和形狀,最后的全連接層使用 ReLU 作為激活函數。

4.5 Mult-component fusion:將recent、daily-periodic和weekly-periodic模塊結果結合

這一個部分很簡單

即三組可學習的參數分別與recent、daily-periodic和weekly-periodic模塊的結果及逆行哈達瑪積。

5 實驗部分

5.1 數據預處理:

1)去除了冗余的觀測點,使得相鄰觀測點之間的距離大于等于3.5英里(不知道為什么。。。)

2)缺失的點使用線性插值填充

3)數據用zero-mean來進行標準化

5.2 實驗結論

1)傳統的時間序列分析方法(HA、ARIMA)通常并不理想

——>這些方法在建模交通數據的非線性和復雜性上是欠佳的

2)相比于傳統的時間序列方法,有些深度學習的方法得到的結果會好很多

3)在深度學習方法中,同時考慮了時間和空間屬性的模型(STGCN、GLU-STGCN、GeoMAN、我們的模型)效果比LSTM和GRU(只考慮了空間屬性的模型)好

4)GeoMAN模型效果比STGCN和GLU-STGCN效果好

——>注意力機制是有效的

5)對我們的模型MSTGCN(沒有注意力機制的模型)已經比原有的模型要好了;加了注意力機制之后的模型ASTGCN效果更好

?

隨著我們的預測間距的增大,預測的難度也在增加,預測誤差也隨之增加

只考慮時間屬性的模型,在短期預測任務中通常有不粗的表現(HA、ARIMA、LSTM、GRU等),但是,隨著預測區間的增發,這些模型不適用于預測長期的內容

相比而言,同類型模型的VAR準確率下降得就慢了很多。(因為VAR同時考慮了時間和空間的相關性,這個在長期預測任務中是很關鍵的),但是隨著交通網絡規模的增大,我們需要考慮更多的交通時序信息,,VAR的預測誤差就上去了(如圖6所示,VAR在PeMSD4的準確度小于其在PeMSD8的準確度)

我們的模型在任何時候都比其他的模型效果好,尤其是在長期預測問題中。這說明了使用注意力機制+圖卷積操作可以更好地挖掘交通數據中動態的時空特征

?

圖7在說明注意力機制有什么用處,論文選取了PeMSD8中的10個點,對他們之間的attention矩陣進行了可視化。

以點9為例,權重大的是點3和點8,這是很合理的

6 展望

未來可以考慮一些外部影響因素,例如天氣因素和大型事件,進一步提高預測精度。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的交通预测论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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