نموذج PDG2Seq: من الرسم البياني الديناميكي الدوري إلى نموذج التسلسل لتنبؤ تدفق المرور

تنبؤ تدفق المرور يُعدّ الأساس لنظم إدارة المرور الذكية. تُركّز الطرق الحالية على تطوير نماذج معقدة لالتقاط الارتباطات الزمانية-المكانية، لكنها غالبًا ما تتجاهل استغلال الميزات الضمنية داخل تدفق المرور. أولاً، تُظهر العلاقة بين العقد المختلفة على الطرق ديناميكية بدلًا من أن تبقى ثابتة. ثانيًا، يُظهر بيانات المرور تكرارًا واضحًا، لكن البحوث الحالية تفتقر إلى استكشاف واستخدام الميزات الدورية. ثالثًا، تعتمد النماذج الحالية عادةً فقط على البيانات التاريخية في النمذجة، مما يؤدي إلى قيود في التقاط التغيرات المستقبلية الدقيقة في تدفق المرور. ولحل هذه المشكلات، تُقدّم هذه الورقة نموذجًا يُسمّى "نموذج الرسم البياني الديناميكي الدوري إلى التسلسل" (PDG2Seq) لتنبؤ تدفق المرور. يتكوّن PDG2Seq من وحدة اختيار الميزات الدورية (PFSM) ووحدة الت convolution الرسومي الديناميكي الدوري مع وحدة التكرار المُتحكّمة (PDCGRU)، بهدف استخلاص ميزات زمانية-مكانية ديناميكية حقيقية من تدفق المرور. تُستخدم وحدة PFSM لاستخلاص الميزات الدورية المُتعلّمة باستخدام نقاط الزمن كمؤشرات، بينما تُستفيد وحدة PDCGRU من الميزات الدورية المستخرجة بواسطة PFSM والخصائص الديناميكية المستمدة من بيانات المرور لإنشاء رسم بياني ديناميكي دوري لاستخراج الميزات الزمانية-المكانية. وفي مرحلة التفكيك، يستخدم PDG2Seq الميزات الدورية المقابلة لهدف التنبؤ لالتقاط التغيرات المستقبلية في الاتجاه، مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة. أُجريت تجارب شاملة على أربع مجموعات بيانات كبيرة، وأثبتت نتائجها تفوق PDG2Seq على النماذج الحالية المتطورة. يمكن الوصول إلى الكود المرتبط عبر الرابط: https://github.com/wengwenchao123/PDG2Seq.