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原创 如何获取交通大数据
关注微信公众号《当交通遇上机器学习》后台回复“数据”即可获取:数据包括出租车GPS数据样例，地铁AFC刷卡数据样例，公交刷卡数据样例，共享单车订单数据（包括起终点，即租车还车位置的经纬度），同时还提供了高达175G的四个月的滴滴GPS数据和滴滴订单数据的获取方式，以及从数据处理（Oracle数据库）、模型构建（机器学习）、编程实现（python）到可视化（ArcGIS）等一系列视频教程。...
2019-05-11 02:01:41
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原创 利用图和侧信息的核概率矩阵
文章信息本周阅读的论文是一篇2012年发表在《Proceedings of the 2012 SIAM International Conference on Data Mining》上关于概率矩阵分解的文章，题目为《Kernelized Probabilistic Matrix Factorization Exploiting Graphs and Side Information》。摘要我们提...
2024-04-10 20:01:13
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原创 CMOD：基于动态图表示学习的短时OD预测方法
文章信息 文章题为“Continuous-Time and Multi-Level Graph Representation Learning for Origin-Destination Demand Prediction”，该文章于2022年发表至Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and ...
2024-04-05 23:30:03
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原创 HGNN+：通用超图神经网络
文章信息 文章题为“HGNN+：General Hypergraph Neural Networks”，该文章于2023年发表于“IEEE Transcation on Pattern Analysis and Machine Intelligence”。该文章是其会议版本的延续，主要提出了一种通用的超图神经网络框架用于解决分类任务。摘要 图神经网络近年来受到越来越多的关注。然而，现有的...
2024-03-23 21:31:38
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原创 iTransformer：用于时间序列预测的倒置Transformer
文章信息论文题目为《ITRANSFORMER: INVERTED TRANSFORMERS ARE EFFECTIVE FOR TIME SERIES FORECASTING》，该文发表于2024ICLR会议上。文章提出了一种倒置Transformer，旨在解决Transformer在长时多变量时间序列预测所遇到的挑战。摘要最近线性预测模型在时间序列领域的发展对基于Transformer架构的改进...
2024-03-19 22:33:37
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原创 基于动态超图卷积的地铁客流预测
1.文章信息《Metro Passenger Flow Prediction via Dynamic Hypergraph Convolution Networks》，这是2021年4月发表在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 上的一篇文章。2.摘要地铁客流预测是智能交通系统中缓解交通压力、协调运营时间、规划未来建设的战...
2024-03-08 19:00:19
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原创 团队研究成果|基于时空注意力融合网络的城市轨道交通假期短时客流预测
导读本论文是团队于2023年发表于交通领域知名期刊《IEEE Intellgent Transportations Systems Magazine》上。该论文旨在研究节假日期间城市轨道交通进站流预测问题，通过搭建时空注意力融合网络，有效融合客流数据和节假日相关社交媒体数据，充分捕捉了假期客流的时空依赖性，从而精确预测城市轨道交通假期客流，以南宁市城市轨道交通客流实际数据为例设计的数值实验验证了模...
2024-02-19 20:00:43
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原创 MegaCRN：基于元图卷积循环网络的交通速度预测模型
文章信息 文章题为“Spatio-Temporal Meta-Graph Learning for Traffic Forecasting”，该文章于2023年发表于“The Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence”会议。该文章主要关注交通预测任务，提出一种深度学习模型实现准确的速度预测。摘要交通预测作为多变量时间序列...
2024-01-16 09:07:39
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原创 一种用于具有缺失数据的交通预测多任务学习方法
文章信息论文题目为《Traffic Prediction With Missing Data:A Multi-Task Learning Approach》，该文于2023年发表于IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS上。文章提出了一种用于带有缺失数据的交通预测多任务学习方法。摘要基于真实交通数据的交通速度预测是智能交通系统...
2024-01-12 13:58:30
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原创 FourierGNN:以纯图视角重新思考多元时序预测
导读论文题目《FourierGNN: Rethinking Multivariate Time Series Forecasting from a Pure Graph Perspective》。该论文于2023年发表于Neural Information Processing Systems会议，文章提出了一种新颖的纯图视角，并采用傅里叶图神经网络进行时间序列预测。摘要多变量时间序列（MTS）预...
2024-01-07 20:00:54
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原创 基于时空动态图关系学习的地铁客流预测
导读论文题目《Spatio-Temporal Dynamic Graph Relation Learning for Urban Metro Flow Prediction》。该论文于2023年发表于《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》，文章开发了一个时空动态图关系学习模型（STDGRL）来预测城市地铁站的流量。摘要城市地铁流量...
2023-12-22 08:46:38
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原创 Autoformer：用于长时序列预测的分解Transformer模型
文章信息本周阅读的论文是一篇2021年发表在第34届Advances in Neural Information Processing Systems会议上的关于长时时间序列预测的文章，题目为《Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting》。摘要延长预测时间...
2023-12-21 12:00:13
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原创 用于交通流量预测的时空残差图注意力网络
导读论文题目《Spatiotemporal Residual Graph Attention Network for Traffic Flow Forecasting》。该论文于2023年发表于《IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL》，文章提出了一种新颖的时空残差图注意力网络（STRGAT）进行交通流预测。摘要准确的时空交通流预测对现代交通管理和控制至关重要。为了同时捕捉...
2023-12-15 13:06:42
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原创 城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法
文章信息论文题目为《城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法》，该文于2021年发表于《交通运输系统工程与信息》上。文章考虑换入客流影响下列车时刻表与客流控制的协同优化问题，以最小化乘车延误人数为目标，以列车时刻表、客流控制和动态载客为约束条件，建立非线性规划模型，引入0-1决策变量将其转化为整数线性规划模型并求解。摘要在轨道交通网络化运营条件下，针对高峰期车站拥挤问题，综合考虑站外到达乘客的...
2023-12-13 20:00:32
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原创 基于两步模型的新建地铁出行需求预测
导读论文题目《A Two-Step Model for Predicting Travel Demand in Expanding Subways》。该论文于2023年发表于《IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS》，文章开发了一个两步模型来预测扩建中地铁的乘客出行需求。摘要在许多城市，地铁正在扩建，新的或延伸的线路正在建设并...
2023-12-01 20:00:46
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原创 GraphCast：基于机器学习的全球中期天气预测模型
文章信息文章题为”GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting”，该文章于2023年发表至Science，文章内容主要关于利用机器学习模型，实现高效、准确的全球中期天气预测。由于文章内容较多，本文仅对研究背景、模型方法进行简要介绍。引入全球中期天气预报对许多社会和经济领域的决策至关重要。传统的数值天气预报模...
2023-11-28 23:16:36
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原创 基于多图卷积-循环神经网络的地铁短时客流预测
1 文章信息论文题目为《Multi-Graph Convolutional-Recurrent Neural Network (MGC-RNN) for Short-Term Forecasting of Transit Passenger Flow》的一篇2022年10月发表在IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS的基于多图...
2023-11-27 18:00:38
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原创 基于图卷积门控循环网络参数估计优化的地铁客流预测模型
文章信息论文题目为《TMFO-AGGRU:A Graph Convolutional Gated Recurrent Network for Metro Passenger FlowForecasting》的一篇2023年发表在IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATIONSYSTEMS的基于图卷积门控循环网络参数估计优化的地铁客流预测文章。摘...
2023-11-26 23:52:53
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原创 GMEL:基于地理上下文嵌入的OD流预测
1 文章信息文章题为“Learning Geo-Contextual Embeddings for Commuting Flow Prediction”，是一篇发表于The Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20)的一篇论文。该论文主要针对交通中OD流预测任务，从地理上下文信息中捕获空间相关性，同时设置多...
2023-11-18 22:12:00
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原创 基于卷积神经网络和客源注意力机制的OD客流预测模型
文章信息论文题目为《An origin–destination passenger flow prediction system based on convolutional neural network and passenger source-based attention mechanism》，该文于2023年发表于Expert Systems With Applications期刊上。文章...
2023-11-14 00:39:27
387
原创 CoTTA:连续的测试时域自适应方法
文章信息论文题目为《Continual Test-Time Domain Adaptation》，该文于2022年发表于Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)会议上。文章提出了一种持续的测试时域自适应方法（CoTTA），旨在应对非稳态和不断变化的目标领域环境，通过减少错误累积和防止灾难性遗忘，以实现源模型的长期适应。...
2023-11-06 20:00:17
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原创 DNEAT: 一个全新的用于OD需求预测的动态节点-边注意力网络
文章信息本周阅读的论文是一篇2020年发表在《Transportation Research Part C》上关于OD需求预测的文章，题目为《DNEAT: A novel dynamic node-edge attention network for origin-destination demand prediction》。摘要近年来，网约车服务平台在全球范围内取得巨大增长，并吸引了广泛的研究兴...
2023-11-01 22:38:30
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原创 IG-Net：一种用于地铁客流预测的交互图网络模型
文章信息论文题目为《IG-Net: An Interaction Graph Network Model for Metro Passenger Flow Forecasting》的一篇2023年4月发表在IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS的地铁客流预测交互图网络模型。摘要城市轨道交通系统很大程度上满足了市民的出行需求，缓...
2023-10-30 20:00:17
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原创 将知识图谱结合到地铁客流预测中：一个分散注意力关系图卷积网络
导读论文题目《Combining knowledge graph into metro passenger flow prediction: A split-attention relational graph convolutional network 》。该论文于2023年发表于《Expert Systems With Applications》，文章基于知识图谱，提出了一种分割注意力关系图...
2023-10-28 22:00:40
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原创 适应还是不适应？语义分割的实时自适应方法
文章信息论文题目为《To Adapt or Not to Adapt? Real-Time Adaptation for Semantic Segmentation》，该文于2023年发表于IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)会议上。文章提出一种用于实时域自适应的硬件感知模块化最便宜的训练框架，能够主动控制模型的自适...
2023-10-23 13:27:36
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原创 基于深度学习的地铁客流预测架构
导读 论文题目为：《DeepPF: A deep learning based architecture for metro passenger flow prediction》。是一篇2019年发表于《Transportation Research Part C》的文章，介绍了一种新型的基于深度学习的地铁客流预测架构，通过采取模块化的方式，考虑不同因素对地铁客流预测的影响。摘要 本研究旨在将...
2023-10-17 22:52:40
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原创 ST-SSL：基于自监督学习的交通流预测模型
文章信息文章题为“Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction”，是一篇发表于The Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-23)的一篇论文。该论文主要针对交通流预测任务，结合自监督学习，衡量数据的时空异质性。摘要在智...
2023-10-15 22:31:02
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原创 基于自适应图卷积网络的轨道交通短时客流预测
文章信息论文题目为《Adaptive graph convolutional network-based short-term passenger flow prediction for metro》的一篇2023年5月发表在Journal of Intelligent Transportation Systems的基于自适应图卷积网络的轨道交通短时客流预测文章。摘要随着城市化进程的发展和加快...
2023-10-11 22:17:50
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原创 大规模交通数据插补的语义理解与提示工程
导读论文题目《Semantic understanding and prompt engineering for large-scale traffic data imputation》该论文于2023年发表于《Information Fusion》（影响因子：18.6），介绍了一种基于语义理解和提示工程的大规模交通数据补全模型。该模型结合了大语言模型（Large Language Model，L...
2023-10-09 22:13:59
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原创 基于时空注意力融合网络的城市轨道交通假期短时客流预测
导读本论文于2023年发表于交通领域知名期刊《IEEE Intellgent Transportations Systems Magazine》上。该论文旨在研究节假日期间城市轨道交通进站流预测问题，通过搭建时空注意力融合网络，有效融合客流数据和节假日相关社交媒体数据，充分捕捉了假期客流的时空依赖性，从而精确预测城市轨道交通假期客流，以南宁市城市轨道交通客流实际数据为例设计的数值实验验证了模型的性...
2023-10-04 17:00:37
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原创 多任务学习损失函数设计
1. 文章信息文章题为“Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics”，该文于2018年发表至Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)会议上。文章提出一种利用不确定性衡量计算机视觉任务中场景几...
2023-09-27 23:40:34
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原创 “交通·未来”第27期：基于随机效应机器学习的多区域居民出行模式选择分析...
2020年6月份，公众号正式推出了“交通·未来”系列线上公益学术活动等你来~， 2023年，新起航新征程，我们继续前行~ 6月24日下午15:30，我们将迎来活动的第27期。1、讲座主题基于随机效应机器学习的多区域居民出行模式选择分析2、内容简介居民出行方式选择建模在预测居民出行需求与交通规划中发挥关键作用。传统选择建模通常采用经典的随机效用模型来分析出行模式的决策。另一方面，随着机器学习的兴起...
2023-06-25 00:00:03
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原创 基于车站约束的地铁系统协调客流控制模型与算法
1文章信息《Model and algorithm of coordinated flow controlling with station-based constraints in a metro system》是2021年发表在Transportation Research Part E上的一篇文章。2 摘要随着城市人口的增长和交通需求的快速增长，世界上许多大城市的地铁系统经常在高峰时段出现...
2023-05-30 23:47:10
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原创 T-GCN:用于交通流预测的时序图卷积网络
1.文章信息本次介绍的文章是2020年发表在IEEE 智能交通系统汇刊上的《T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction》。2.摘要为了同时捕获空间和时间依赖性，本文提出了一种新的基于神经网络的交通流预测方法——时间图卷积网络(T-GCN)模型，该模型将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)相结合。...
2023-05-17 22:59:15
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原创 基于自适应特征融合网络的地铁OD流预测
1 导读本论文于2023年发表于交通领域顶刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》。文章针对OD流预测中存在的三点问题，即复杂动态的时空依赖性、数据稀疏性和不完整性以及容易受到外部因素影响展开研究，提出了一个自适应特征融合网络（AFFN），该网络通过多图自适应学习OD流的空间隐藏特征，根据外部因素的影响准确捕捉OD流的周期...
2023-05-16 22:00:53
1059
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原创 将运动波理论纳入高分辨率交通速度估计的深度学习方法
1.文章信息本次介绍的文章于2022年发表在IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems期刊，名为《Incorporating Kinematic Wave Theory Into a Deep Learning Method for High-Resolution Traffic Speed Estimation》，该文章将运动...
2023-05-09 16:26:52
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原创 接驳公交制定以及地铁时刻表优化
1 文章信息文章题为《Integrated optimization of bus bridging routes and timetables for rail disruptions》是关于接驳公交以及地铁时刻表优化的文章，该文章发表于European Journal of Operational Research期刊。2 摘要铁路中断可能导致公共交通系统的迅速退化。该文章着重研究铁路交通中断...
2023-05-04 20:50:59
404
原创 可解释时间序列分析的多级小波分解网络
1.文章信息本周阅读的论文是题目为《Multilevel Wavelet Decomposition Network for Interpretable Time Series Analysis》的一篇2018年发表在《Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & ...
2023-04-29 17:45:01
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原创 基于多重时空信息融合网络的城市网约车需求预测
文章信息本周阅读的论文是题目为《Urban ride-hailing demand prediction with multiple spatio-temporal information fusion network》的一篇2020年发表在Transportation Research Part C的基于多重时空信息融合网络的网约车OD需求预测文章。摘要城市网约车需求预测是网约车系统决策、出租车...
2023-04-24 23:06:56
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原创 基于交通图卷积长短时记忆网络的网络级交通流预测
文章信息本周阅读的论文是题目为《Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network: A Deep Learning Framework for Network-Scale Traffic Learning and Forecasting》的一篇2020年发表在IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORT...
2023-04-23 19:17:03
834
北京地铁线路shapefile 文件（16号线北段）.zip
2019-05-11
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