Öz
Trafik akışının doğru tahmini akıllı ulaşım sistemlerinin temelini oluşturur. Bu çalışmada yol ağının çizge yapısını ve zamansal bağımlılıkları birlikte modelleyen bir uzamsal-zamansal çizge sinir ağı önerilmiştir. Model, İstanbul'daki 207 sensörden elde edilen 6 aylık veriler ve PeMS-BAY veri kümesiyle değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem 30 dakikalık tahminde ortalama mutlak hatayı DCRNN'e göre %9,4 azaltmıştır. Hafta sonu ve tatil desenlerinin ayrı gömüler ile temsil edilmesinin başarıya katkısı analiz edilmiştir.
Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting in Smart Cities
Accurate traffic flow forecasting is the foundation of intelligent transportation systems. This study proposes a spatio-temporal graph neural network that jointly models the graph structure of the road network and temporal dependencies. The model was evaluated on six months of data from 207 sensors in Istanbul and on PeMS-BAY. The proposed method reduced the mean absolute error of 30-minute forecasts by 9.4% compared with DCRNN. The contribution of representing weekend and holiday patterns with separate embeddings was analysed.
Tam Metin
Beyanlar
- Etik Kurul Onayı
- This study does not require ethics committee approval.
- Çıkar Çatışması
- The authors declare no conflict of interest.
Kaynakça 5
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. In International Conference on Learning Representations.
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
- Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010
- Kingma, D. P., & Ba, J. (2015). Adam: A method for stochastic optimization. In International Conference on Learning Representations.
Atıf Göster
Lisans
© 2025 Emre Yavaş, Tarık Hasanović. Bu makale, orijinal eser ve kaynağına uygun atıf yapılması koşuluyla her türlü ortamda sınırsız kullanım, dağıtım ve çoğaltmaya izin veren CC BY 4.0 lisansı altında dağıtılmaktadır. Lisans metni