本文面向的是城市交通拥堵传播的预测问题。通过将城市路网的拥堵传播,建模为一个会随时间动态演化的时序知识图谱(TKG),交通拥堵传播的预测问题转化为了TKG的时序预测问题。我们提出了对应的TKG推理框架TP3,其核心是一种基于自回归架构的RNN事件编码器与一种图注意力网络聚合函数RGAT。通过编码TKG中不同范围(局部与全局)的历史信息,TP3对未来时刻某一事件发生的概率进行预测。
内容中包含的图片若涉及版权问题,请及时与我们联系删除
举报类型(必选)
举报详情(选填)
0/200
沙发等你来抢
评论
沙发等你来抢