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在智能交通系统（ITS）中，交通预测至关重要。现有模型难以捕捉交通数据复杂时空依赖。研究人员提出 Meta 注意力图卷积循环网络（MAGCRN）。实验表明其在多数据集上优于基线模型，为交通预测提供更精准方案，助力 ITS 发展。
随着人口和出行需求不断增长，城市交通拥堵问题日益严峻。智能交通系统（ITS）成为缓解拥堵、提升交通管理效率的关键。其中，交通预测通过分析历史数据来预估未来交通状况，对优化交通资源配置、制定拥堵应对策略意义重大。
然而，当前交通预测面临诸多挑战。早期传统统计方法，如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、向量自回归模型（VAR）等，主要关注时间序列依赖，难以捕捉交通数据复杂的非线性时空关系。深度学习兴起后，卷积神经网络（CNNs）虽在学习空间模式上有优势，但难以处理交通网络复杂拓扑结构。时空图神经网络（STGNNs）将交通网络表示为图，有效提升了预测性能，却仍存在不足：一方面，难以同时实现准确的短程和长程预测；另一方面，大多模型侧重于捕捉节点共享模式，忽视了节点特定模式。为突破这些瓶颈，研究人员开展了关于 Meta 注意力图卷积循环网络（MAGCRN）的研究，相关成果发表于《Expert Systems with Applications》 ，为交通预测领域带来了新的希望。
研究人员在构建 MAGCRN 模型时，运用了多种关键技术方法。以图卷积循环网络（GCRN）为核心框架，在此基础上进行创新。通过设计节点特定元模式学习（NMPL）模块和节点注意力权重生成（NAWG）模块，对 GCRN 进行优化，从而实现对交通数据中复杂时空依赖的有效建模。
模型架构设计
MAGCRN 模型在结构和操作上对现有 STGNNs 进行了优化。它以 GCRN 为基础，融入 NMPL 和 NAWG 两个关键模块。NMPL 模块利用 GCRN 学习的节点自适应参数生成动态卷积滤波器，从全局提取每个图节点的特定特征，将局部节点参数与全局节点特定模式相结合，克服了 GCRN 仅学习局部模式的局限。NAWG 模块则根据 GCRN 的全序列输出，为 NMPL 模块获取的节点特定特征计算注意力权重，使节点特定特征融入不同时间步的时间模式，解决了 GCRN 在长序列中保留模式的难题，增强了模型捕捉长程依赖的能力 。
实验设置与结果
研究人员选用了四个交通流量数据集和两个交通速度数据集进行实验。在评估过程中，设定了相应的评估协议，配置了合适的超参数，并选用多种先进的交通预测模型作为基线模型进行对比。实验结果显示，在交通流量和速度预测任务中，MAGCRN 在短期和长期预测方面均表现出色，在不同规模的数据集上都优于众多基线模型。通过具体案例研究对比 MAGCRN 与基线模型的预测结果及真实值，进一步验证了 MAGCRN 的优越性。
MAGCRN 的出现为交通预测领域带来了新突破。该模型有效解决了现有交通预测模型难以捕捉复杂时空依赖、无法同时兼顾短程和长程预测以及忽视节点特定模式等问题。通过引入 NMPL 和 NAWG 模块，提升了对交通数据的建模能力，在多个数据集上展现出卓越的预测性能。这一研究成果不仅为交通预测提供了更精准的方法，也为智能交通系统的发展提供了有力支持，有助于优化交通管理策略、缓解交通拥堵，推动智能交通领域的进一步发展。未来，研究人员可基于此模型继续探索，拓展其在不同场景下的应用，进一步完善交通预测技术体系。
