返回
Dynamic Interactive Graph Convolutional Recurrent Network for bidirectional spatiotemporal traffic flow forecasting
DOI:10.1016/j.engappai.2025.112729.png)
摘要
En 中文
• 一种融合GCN和GRU的新型交通流入和流出预测框架,用于捕捉流入和流出的时空特征。
• 将流入和流出视为既相关又独立的交通模式。
• 一种交互式学习门控机制,实现流入和流出特征的交互与融合。
期刊
IF:
8
论文数:
5.7K
被引数:
3.5W
机构
暂无机构信息
引用论文
Hierarchical Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks and Transformer Network for Traffic Flow Forecasting用于交通流预测的层次时空图卷积网络和变压器网络
AST-GCN: Attribute-Augmented Spatiotemporal Graph Convolutional Network for Traffic ForecastingAst-gcn: 用于交通预测的属性增强时空图卷积网络
IEEE ACCESS
IF3.6
A Short-Term Traffic Flow Prediction Model Based on an Improved Gate Recurrent Unit Neural Network基于改进Gate递归单元神经网络的短时交通流预测模型

