异构保持网络

多模态融合提速

融合社交媒体、房地产和兴趣点数据，提升交通速度预测精度。

Yan, Yimo · Songyi, Cui · Jiahui, Liu · Yaping, Zhao · Bodong, Zhou · 阔永红

Information Fusion 2025

参数信息

均方误差降低

21.91 %

技术优势

预测更准

融合社交媒体、房地产和兴趣点数据后，模型在真实北京数据集上的MSE降低21.91%，优于现有方法。

多源融合

H-RetNet将社交媒体、房地产和兴趣点等多种城市数据编码为高维地理空间表示，为预测提供丰富上下文。

应用场景

• 交通预测：为交通管理中心提供更准确的短期速度预测，辅助拥堵疏导。
• 智能交通系统：融合多源城市数据的预测模块可直接嵌入ITS平台，提升系统智能化水平。
• 数据融合：示范了异构城市数据在交通场景下的有效融合方式，为其他多模态任务提供参考。