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第二章深度学习相关技术

2.1深度残差网络
传统的深度学习模型中，随着网络深度的增加，网络的表达能力不断增强。而当网络深度增加到一定的数目以后，性能不但没有提升，反而出现显著退化，这种问题称为网络退化问题。He等人提出深度残差网络来解决网络退化问题，其在图像识别、分割检测和分类任务中普遍运用。一个训练好的深度学习网络，如果能满足堆上一层使得堆叠后的输出与其输入相同，也就是单位映射，其加深网络深度后结果不应该会变差，因为其单位映使得其输入与输出相同。这说明传统的多层深度学习网络难以表达单位映射。因此He等人提出通过残差学习来解决网络退化问题。
2.2注意力机制
注意力机制借鉴了人类通过视觉和听觉接收信息时会将注意力放在某些重要的特征上，而第一时间忽略某些无用信息的信息处理机制。例如在人类接受视觉感官传来的图像信息时，大脑会扫描所有图像信息，结合一定原则优先选出重要区域进行关注；在面对长语句时，大脑会将注意力放在最能表达语义的关键词上，并一定程度忽略文字的先后出现次序，这也是有时文字的排序顺序不影响语句的表达语义的原因。这种人类大脑的注意力机制可以帮助人类在接受大量信息时，快速注意到关键部分，实现对信息的高速理解和处理。学者最早将注意力机制运用于机器翻译领域，经过不断发展，目前注意力机制已经称为深度学习中的常用手段，广泛运用于自然语言处理，计算机视觉和时序预测等领域。

第三章 基于时空图神经网络的交通流量预测模型

3.1交通流量预测任务定义
交通流量预测任务是通过交通路网上N个传感器观测到的交通流量历史数据，预测未来一段时间此交通路网上的交通流量。根据交通路网的空间特征，将传感器网络结构定义为一个图结构：

(3.1)
其中V为节点集，一个节点代表一个传感器，集合大小为N。E为边集，表示传感器节点间关联程度。A为邻接矩阵，以矩阵的形式表示各个节点的连接程度关系，其构建方式为：

(3.2)
将交通路网图上传感器节点观察到的交通流数据表示为，为节点的特征数，设表示在时刻观测到的交通流数据，则交通流量预测任务的目标就是学习一个交通流量预测映射函数，将观测时间段的交通流数据映射到预测时间段的交通流，交通流量预测任务可以表示如下：

图3.1时空图
3.2.2门控时序卷积网络
时间特征捕获模块旨在深度的捕获交通流量数据的动态时序特征。对于时序特征的提取，现有方法多是基于RNNs的模型，普遍存在对于捕获长期时序依赖较弱的问题。其循环网络通过对连续的时序输入进行编码特征提取，递归捕获连续的时序特征，会导致长时间前的特征信息逐渐消失，因此邻近时刻的特征相较于长期的特征会对输出特征有更大的影响。在进行多步时序预测时，因其网络结构利用前一步的输出特征作为之后一步的输入特征，容易造成误差累积从而影响多步预测性能。另一方面，一般的RNN的方法，普遍存在梯度消失或梯度爆炸的问题；变体模型如LSTM、GRU等，则会需要更多的资源，存在训练困难的问题，而且难以应用在处理大量且更长的时间序列预测问题上。因此，本节本节提出的交通流预测模型采用结合门控机制的时序卷积网络来提取交通流数据的时序特征。基于卷积的网络不需要递归连接且能够进行并行运算，训练速度相较于传统RNN及其变体网络有很大的优势。如图3.5所示，门控时序卷积网络（Gated TCN）通过时序门控机制进行有信息流入控制，结合因果卷积和空洞卷积对输入交通流信息进行时序特征提取。

图3.2 门控时序卷积网络结构
随着时间步长增加，各项评价指标也不断增大，但DSTGCN在各时间步长上整体指标均要优于其变体模型。通过消融实验分析，证明了模型三个模块的有效性。DSTGCN模型中解纠缠和自适应邻接矩阵图卷积模块对提升整体模型预测性能有较大帮助，该模块通过将解纠缠的图卷积运用在可学习的带参自适应邻接矩阵上，从而能够有效捕获交通路网中潜在且复杂的空间关联并能够更好的学习路网中个节点的空间依赖。门控时序卷积网络中的门控模块能够通过半开半闭的状态控制有效信息的流入和无效信息的丢弃，有效优化时序卷积网络性能，从而提升模型捕获交通流量数据时间特征的能力。天周期组件和周周期组件通过引入不同时间尺度输入数据，帮助模型有效捕获较长时间尺度内存在的时空依赖，深度挖掘预测时段的交通流量与历史交通流量之间的时空关联。

第五章总结与展望

随着各地城市化进程的不断推进和城市基础设施的不断完善，智能交通系统也在飞速发展。其中路网交通流量预测作为帮助智能交通系统进行交通状态调节和车辆调度的重要依据，一直以来都是智能交通领域的一个研究热点。近年来深度学习技术蓬勃发展，基于深度学习的路网交通流量预测模型成为了学者们研究的主要方向。为了挖掘路网交通流量数据复杂的时空依赖性，提高路网交通流量预测模型性能，本文主要对基于时空图神经网络的交通流量预测方法进行研究。本文取得的主要研究成果如下：
（1）提出一种基于解纠缠自适应时空图卷积网络的交通流量预测模型DSTGCN。首先，考虑路网交通流量在较长时间尺度内存在的周期性和趋势性，对输入数据以最近小时尺度、天周期尺度和周周期尺度划分，形成多模式时空组件，从而深度挖掘预测时段的交通流量与历史交通流量之间的时空关联。另外，对于路网交通流数据中存在的时间间隔较长的不同时刻的间存在的时序关联，DSTGCN模型使用带门控机制的时序卷积卷积网络对路网交通流数据中的时序特征进行提取。同时，由于交通路网是具有方向的复杂网状结构，所以难以通过欧式规则网格进行有效模拟。因此针对传统卷积神经网络难以捕获到路网交通流量数据复杂且深层次的空间依赖关系的缺陷，DSTGCN模型使用解纠缠自适应图卷积网络对路网交通流数据中的空间特征进行提取。解纠缠自适应图卷积网络使用参数化自适应邻接矩阵，通过数据驱动的方式模拟路网交通流节点间隐含的空间依赖，并采用解纠缠的图卷积网络捕获路网中节点间的局部空间关联。DSTGCN模型能够有效提取路网交通流数据中深层次的时间特征和空间特征，提高路网交通流量预测性能。最后，通过在公开数据集上的实验，验证了DSTGCN模型性能基本能够达到最先进模型水平，有效完成路网交通流量预测任务。
（2）分析DSTGCN局限性，引入注意力机制，提出一种基于注意力解纠缠自适应时空图卷积网络的交通流量预测模型ADSTGCN。在时间特征提取模块，采用局部感知的时间自注意力网络，通过注意力机制建立各个时间段间的全局直接关联，同时捕获路网交通流量数短期和长期的时间依赖性。同时通过将因果卷积操作引入时间注意力机制中，提高了注意力模型的局部感知能力，从而能够帮助模型有效识别异常点或是突发事件的隐含模式。在空间特征提取模块，采用局部感知的空间自注意力网络，通过注意力机制，建立交通路网节点间全局空间关联，对每个时间段计算节点间空间关联从而捕获动态的空间依赖。同时通过将解耦自适应图卷积引入空间自注意力机制中，帮助模型有效挖掘路网交通节点间的局部空间关联。ADSTGCN模型能够充分利用到路网交通流量数据中的全局时空关联性，从而有效的挖掘数据中的时空特征，提高路网交通流量预测性能。通过在公开数据集上的实验结果表明，ADSTGCN模型在交通流量预测任务中性能优于其他基线模型。

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