HAG-MTF：一种用于工业5.0大规模流量预测的高阶自适应生成图模型

《ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems》：HAG-MTF: Higher-Order Adaptive Generative Graph for Massive Traffic Forecasting in Industry 5.0

城市智能交通发展对大规模交通数据预测提出更高要求，传统时空图模型在空间维度扩展时面临指数级计算复杂度挑战。本文提出HAG-MTF方法，通过生成式AI与高阶图结构融合，创新性地采用高阶降维模块优化节点处理效率，结合H-net模块提升时空关系提取能力，并设计多目标平衡的融合损失函数。实验证明该方法在处理高复杂度空间数据时效率提升显著，同时通过人机协同机制实现精准预测，有效解决了纯自动化系统的刚性缺陷。

　　

摘要

随着城市智能交通的发展，城市交通网络的复杂性不断增加，这凸显了大规模交通数据预测在交通管理和城市规划中的重要性。传统的时空图模型（如Graph-WaveNet和MTGCN）在空间维度扩展时面临指数级增加的计算复杂性。为应对这一挑战，我们提出了一种新型的高阶自适应生成图模型（HAG-MTF），该模型利用生成式人工智能和高阶图结构来模拟大规模交通数据中的复杂空间依赖关系。HAG-MTF包含一个高阶降维模块，以优化交通节点的处理过程，通过利用先前的图关系生成一个融合图，从而动态地整合邻近信息，实现高效、局部的图卷积。该模型还加入了高阶时空关系提取模块（H-net），在提高交通数据处理能力和速度的同时，增强了对复杂空间结构的预测精度。此外，HAG-MTF引入了一种融合损失函数，能够层次化地平衡多个目标，确保预测的准确性和计算效率。HAG-MTF能够自适应地处理大规模的实际交通数据，满足交通控制人员和城市规划者在实际场景中对大规模数据集进行预测的需求。它通过参数调整和模型输出支持高效、灵活的交互，最终将人类洞察融入交通分析和决策过程中。这种动态的人机协作与非工业5.0时代的纯自动化系统不同，后者依赖于完全自动化的系统，缺乏人类输入，容易导致僵化、不可靠的结论和建议，忽略了由人类行为驱动的交通模式变化。在真实交通数据集上的广泛实验表明，HAG-MTF显著提高了高复杂度空间数据的处理效率，并通过生成式人工智能驱动的操作提供了精确的、基于人类信息的预测结果。