【摘 要】
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时空图网络建模是处理时空序列数据任务的热点研究方向. 针对传统时空图网络模型对于时空序列数据空间结构刻画和时空特性挖掘不充分的问题，提出一种基于图小波卷积神经网络的时空图挖掘模型（Spatial-temporal graph mining model based on graph wavelet convolutional neural network 简称ST-GWNN）. 模型采用图小波神经网
【基金项目】
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国家自然科学基金（61773415）； 国家重点研发计划（2019YFD0900805）；
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时空图网络建模是处理时空序列数据任务的热点研究方向. 针对传统时空图网络模型对于时空序列数据空间结构刻画和时空特性挖掘不充分的问题，提出一种基于图小波卷积神经网络的时空图挖掘模型（Spatial-temporal graph mining model based on graph wavelet convolutional neural network 简称ST-GWNN）. 模型采用图小波神经网络通过学习节点特征的局部化表达来捕捉时空序列数据中的空间拓扑结构；同时，时间门控卷积层通过门控线性单元所堆叠因果卷积来提取时间特征信息。此外，模型将多个时间步的空间图融合在一起具备同时学习时间和空间两个维度关联特征的能力，可以更好地捕获时空序列中复杂的时空相关性信息. ST-GWNN模型在公共交通数据集PEMS-BAY上的实验中获得了较好的预测效果. 当预测时长为15分钟时，ST-GWNN模型在三个评价指标MAE、RMSE、MAPE相较于基准模型取得最小值，且较基准模型最优结果分别降低2. 31%、6. 96%、5. 84%. 当预测时长为30分钟时，较基准模型最优MAPE、RMSE分别降低4. 9%、3. 51%. 当预测时长为60分钟时，较基准模型最优MAPE、RMSE分别降低6. 05%、6. 68%. 这一结果表明本文所提出的模型，更适合用于图网络属性的时空关系预测任务.
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