时空张量图卷积网络

融合路网时空特征

同时考虑路网拓扑、连通距离与数据相似性，能更全面地捕捉交通参数的时空关联。

Kaiyuqi, Guan · Zhihang, Zhou · 文江辉

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

技术优势

预测更贴合高速路网

引入连通距离和数据相似性，超越单纯拓扑关系，适合高速公路长路段、稀疏节点的特征。

拥堵评估不再被样本失衡拖累

CBL-LightGBM 采用类别平衡损失，缓解拥堵等级样本不均衡，让严重拥堵也能被准确识别。

应用场景

• 智能交通系统：为高速路网提供实时路段级参数预测，支撑主动式交通管控。
• 交通流预测：输出每条路的未来流量，替代传统单路段预测，服务全网协同。
• 道路拥堵评估：融合预测流量与天气、时段，给出不平衡类别下的拥堵等级。
• 交通管理与控制：预测结果直接供管控中心决策，帮助提前疏导和调节。