Un nuevo enfoque sobre la predicción del flujo de tráfico: una red espacial-temporal de gráficos con información de redes complejas
Autores: Hu, Zhiqiu; Shao, Fengjing; Sun, Rencheng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un nuevo enfoque sobre la predicción del flujo de tráfico: una red espacial-temporal de gráficos con información de redes complejas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Predicción del flujo de tráfico
Propiedades de redes complejas
Red espacio-temporal de grafo
Flujo de tráfico en carreteras
Redes neuronales de grafo
Precisión de la predicción
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La predicción del flujo de tráfico proporciona apoyo para la gestión de viajes, la programación de vehículos y la construcción de sistemas de transporte inteligentes. En este trabajo, se propone un modelo de red espacio-temporal de grafo (GSTNCNI) que incorpora información de características de redes complejas para predecir series temporales futuras de flujo de tráfico en carreteras.
Descripción
La predicción del flujo de tráfico proporciona apoyo para la gestión de viajes, la programación de vehículos y la construcción de sistemas de transporte inteligentes. En este trabajo, se propone un modelo de red espacio-temporal de grafo (GSTNCNI) que incorpora información de características de redes complejas para predecir series temporales futuras de flujo de tráfico en carreteras.