魔都要用最先进的神经网络预测交通?
近日,面对城市拥堵这个棘手的大难题,上海交通大学关新平教授团队、上海交通信息中心张扬提出一种新型拓扑网络 Linkage Network,用于建模道路网络、展示交通流量的传播规律(propagation pattern)。
据介绍,该机制包括两大关键部分:Linkage Network 和在线预测器 Graph Recurrent Neural Network(GRNN)。新型拓扑网络 Linkage Network 用于建模道路网络、展示交通流量的传播规律。基于 Linkage Network 模型设计的新型在线交通预测器 GRNN 用于学习交通道路图中的传播规律。它可以基于图信息预测所有路段的交通流量,显著降低了计算复杂度,同时还能保持高准确率。
此外,它还可以预测交通趋势的变化。基于现实世界数据的实验表明本研究提出的方法优于现有的预测方法。