[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 356
نرخ پذیرش: 63.2
نرخ رد: 36.8
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 329 روز
..
:: دوره 13، شماره 4 - ( 12-1404 ) ::
جلد 13 شماره 4 صفحات 64-43 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش بینی مکانی-زمانی ترافیک با استفاده از شبکه های عصبی گرافی و واحد بازگشتی دروازه ای با رویکرد ساختار مکانی شبکه
فاطمه نوری الموتی* ، محمدسعدی مسگری
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (653 مشاهده)
مدیریت بهینه ترافیک شهری مستلزم پیش‌بینی دقیق و به‌هنگام وضعیت ترافیکی معابر در مقیاس مکانیزمانی است، زیرا الگوهای تراکم ترافیکی در شبکه معابر شهری تحت تأثیر تعاملات پیچیده مکانی بین خیابان‌ها و پویایی‌های زمانی کوتاه‌مدت و بلندمدت قرار دارند. ازاین‌رو، توسعه چارچوب‌هایی که قادر به استخراج هم‌زمان وابستگی‌های مکانی و زمانی باشند، نقشی کلیدی در پیش‌بینی ترافیک و پشتیبانی از تصمیم‌سازی شهری ایفا می‌کند. در این پژوهش، یک چارچوب ترکیبی مکانیزمانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) و واحد بازگشتی دروازه­ای (GRU) برای پیش‌بینی کلاس‌های ترافیکی ارائه می‌شود. داده‌های مورد استفاده شامل شبکه معابر چهار منطقه شهر تهران و وضعیت ترافیکی ۵۰۳۷ قطعه خیابان در بازه‌های زمانی ۱۵ دقیقه‌ای طی یک دوره سه‌ماهه است. شبکه معابر به‌صورت یک گراف جهت‌دار مدل‌سازی شده و به‌عنوان ورودی به شبکه عصبی گرافی در نظر گرفته شده است. به‌منظور تقویت مدلسازی مکانی، علاوه بر ماتریس همسایگی مرتبه اول، همسایگی مرتبه دوم و شاخص‌های ساختاری شبکه شامل بینابینی، نزدیکی و درجه وزنی به‌صورت صریح در فرآیند یادگیری گرافی ادغام شده‌اند. شبکه عصبی گرافی، روابط مکانی و تعاملات ساختاری بین معابر را استخراج کرده و خروجی آن به‌همراه دنباله‌های زمانی وضعیت ترافیکی، به واحد بازگشتی GRU  منتقل می‌شود تا پیش‌بینی در افق‌های زمانی ۱۵، ۳۰ و ۶۰ دقیقه‌ای انجام گیرد.
 نتایج تجربی نشان می‌دهد مدل پیشنهادی (Enhanced GNN-GRU) در تمامی افق‌های پیش‌بینی عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های پایه GRU، LSTM و GNN-GRU ارائه می‌دهد. به‌طور مشخص، مقدار دقت (ACC) مدل Enhanced GNN-GRU در افق ۱۵ دقیقه به 0/76 و مقدار امتیاز F1 به 0/67 رسیده است که در مقایسه با مدل پایه GNN-GRU  بهبود معناداری را نشان می‌دهد. این بهبود در افق‌های زمانی بلندتر نیز به‌صورت پایدار حفظ شده است. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که ادغام صریح همسایگی چندمرتبه‌ای و شاخص‌های ساختاری شبکه، موجب تقویت مدلسازی مکانی، بهبود تمایز بین کلاس‌های مختلف تراکم و افزایش پایداری پیش‌بینی در افق‌های زمانی بلندتر می‌شود و نقش ساختار مکانی شبکه معابر را به‌عنوان یک مؤلفه کلیدی در مدل‌سازی و پیش‌بینی ترافیک شهری برجسته می‌سازد.
 
واژه‌های کلیدی: پیش بینی ترافیک، مدل های مکانی-زمانی، ساختار مکانی شبکه-شبکه های عصبی گرافی- واحدهای بازگشتی
متن کامل [PDF 1010 kb]   (116 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سیستمهای اطلاعات مکانی (عمومی)
دریافت: 1404/10/21 | پذیرش: 1405/3/26 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1405/3/27 | انتشار: 1405/4/9
فهرست منابع
1. [1] J. N. Fadila, N. H. A. Wahab, A. Alshammari, A. Aqarni, A. Al-Dhaqm, and N. Aziz, "Comprehensive Review of Smart Urban Traffic Management in the Context of the Fourth Industrial Revolution," IEEE Access, vol. 12, pp. 196866-196886, 2024. [DOI:10.1109/ACCESS.2024.3509572]
2. [2] R. S. Koroth and V. Mohan C, "Real Time Traffic Congestion Prediction in Smart Cities," International Research Journal on Advanced Engineering Hub (IRJAEH), vol. 3, pp. 4506-4515, 2025. [DOI:10.47392/IRJAEH.2025.0662]
3. [3] A. N. Tripathi and B. Sharma, "A Deep Review: Techniques, Findings and Limitations of Traffic Flow Prediction Using Machine Learning," in Proceedings of the International Conference on Advances in Materials and Manufacturing, Singapore, 2022. [DOI:10.1007/978-981-99-2921-4_3]
4. [4] F. Rempe, G. Huber, and K. Bogenberger, "Spatio-Temporal Congestion Patterns in Urban Traffic Networks," Transportation Research Procedia, vol. 15, pp. 513-524, 2016. [DOI:10.1016/j.trpro.2016.06.043]
5. [5] S. Rahmani, A. Baghbani, N. Bouguila, and Z. Patterson, "Graph Neural Networks for Intelligent Transportation Systems: A Survey," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, , pp. 8846-8885, 2023. [DOI:10.1109/TITS.2023.3257759]
6. [6] C. Zhang and M. Lei, "A Survey on Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Traffic Forecasting," in Proc. IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), 2023. [DOI:10.1109/ICDMW60847.2023.00180]
7. [7] X. Rao, H. Wang, L. Zhang, J. Li, S. Shang, and P. Han, "FOGS: First-Order Gradient Supervision with Learning-based Graph for Traffic Flow Forecasting," in Proceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2022),vol.20, pp. 3926-3932, 2022. [DOI:10.24963/ijcai.2022/545]
8. [8] R. Li, F. Zhang, T. Li, N. Zhang, and T. Zhang, "DMGAN: Dynamic Multi-Hop Graph Attention Network for Traffic Forecasting," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 35, pp. 9088-9101, 2023. [DOI:10.1109/TKDE.2022.3221316]
9. [9] H. F. Al-Selwi, A. A. Aziz, F. S. B. Abas, M. Y. Alias, et al., "Hybrid Spatiotemporal Graph Convolutional Network Enhanced with GRU for Traffic Forecasting," in Proc. 2025 Multimedia University Engineering Conference (MECON), 2025. [DOI:10.1109/MECON67253.2025.11276954]
10. [10] H. Chen, J. Huang, Y. Lu, and J. Huang, "Urban traffic flow prediction based on multi-spatio-temporal feature fusion," Neurocomputing, vol. 638, pp. 130117, 2025. [DOI:10.1016/j.neucom.2025.130117]
11. [11] W. Jiang, J. Luo, M. He, and W. Gu, "Graph Neural Network for Traffic Forecasting: The Research Progress," ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 12, pp. 100, 2023. [DOI:10.3390/ijgi12030100]
12. [12] Z. Xia, Y. Zhang, J. Yang, and L. Xie, "Dynamic spatial-temporal graph convolutional recurrent networks for traffic flow forecasting," Expert Systems with Applications, vol. 237, pp. 121491, 2024. [DOI:10.1016/j.eswa.2023.122381]
13. [13] M. Jiang and Z. Liu, "Traffic Flow Prediction Based on Dynamic Graph Spatial-Temporal Neural Network," Mathematics, vol. 11, pp. 2528, 2023. [DOI:10.3390/math11112528]
14. [14] A. Sharma, A. Sharma, P. Nikashina, V. Gavrilenko, A. Tselykh, A. Bozhenyuk, M. Masud, and H. Meshref, "A Graph Neural Network (GNN)-Based Approach for Real-Time Estimation of Traffic Speed in Sustainable Smart Cities," Sustainability, vol. 15, pp. 11893, 2023. [DOI:10.3390/su151511893]
15. [15] R. Xue, S. Zhao, and F. Han, "An Embedding-Driven Multi-Hop Spatio-Temporal Attention Network for Traffic Prediction," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, pp. 13192-13207, 2023. [DOI:10.1109/TITS.2022.3220915]
16. [16] Z. Teng et al., "Topology-Aware Road Extraction from Remote Sensing Images Using Deep Learning and Graph-Based Connectivity Refinement," ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 15, pp. 208, 2026. [DOI:10.3390/ijgi15050208]
17. [17] L. Peng, C. Li, W. Zhang, W. Yu, and T. Li, "Learning Dynamic and Multi-Scale Graph Structure for Traffic Demand Prediction," International Journal of Machine Learning and Cybernetics, vol. 16, pp. 3177-3191, 2025. [DOI:10.1007/s13042-024-02442-7]
18. [18] A. Ali, R. Ali, M. Asad, L. Yang, T. Alsarhan, and X. Bai, "Exploiting attention-driven weather-aware multimodal spatio-temporal fusion for urban traffic flow prediction," Future Generation Computer Systems, vol. 183, pp. 108559, 2026. [DOI:10.1016/j.future.2026.108559]
19. [19] H. Wang, L. Zhang, R. Wu, and Y. Cen, "Spatio-temporal fusion of meteorological factors for multi-site PM2.5 prediction: A deep learning and time-variant graph approach," Environmental Research, vol. 239, pp. 117286, 2023. [DOI:10.1016/j.envres.2023.117286]
20. [20] C. Huang, T. Guo, N. Yang, and C. Antoniou, "Augmenting Spatio-Temporal Dependencies for GNN-Based Short-Term Traffic Flow Prediction," Transportation Research Procedia, vol. 95, pp. 592-599, 2026. [DOI:10.1016/j.trpro.2026.02.075]
21. [21] H. Zhong, J. Wang, C. Chen, J. Wang, D. Li, and K. Guo, "Weather interaction-aware spatio-temporal attention networks for urban traffic flow prediction," Buildings, vol. 14, pp 647, 2024. [DOI:10.3390/buildings14030647]
22. [22] S. Wang and P. Zhang, "Multi-level Temporal Feature Extraction and Cross-dimension Dynamic Interaction Network for Traffic Flow Prediction," in Proc. 2025 7th Int. Conf. Data-driven Optimization of Complex Systems (DOCS), 2025. [DOI:10.1109/DOCS67533.2025.11200883]
23. [23] R. Liu, Z. He, and W. Sun, "Centrality-Enhanced Graph Learning for Large-Scale Transportation Networks," Information Sciences, vol. 660, p. 119890, 2024.
24. [24] J. Kim, S. Park, and Y. Yoon, "Incorporating Graph Centrality into Spatial-Temporal Forecasting Models for Road Networks," Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, vol. 627, p. 129240, 2023.
25. [25] Y. Zhang, L. Wang, and Y. Chen, "Mixed-Graph Neural Networks for Dynamic Road-Segment Traffic Forecasting," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 26, pp. 3891-3905, 2025. [DOI:10.1109/TITS.2024.3520511]
26. [26] S. Li, J. Xu, and K. Zheng, "Graph-Based Traffic Forecasting with the Dynamics of Road Symmetry and Capacity Performance," Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 158, p. 104380, 2024.
27. [27] X. Sun, R. Xiong, D. Shen, and J. Luo, "Enhancing Network Traffic Prediction by Integrating Graph Transformer with a Temporal Model," in Proc. 9th Asia-Pacific Workshop on Networking, 2025. [DOI:10.1145/3735358.3735385]
28. [28] A. Concas, C. Fenu, L. Reichel, G. Rodriguez, and Y. Zhang, "Chained structure of directed graphs with applications to social and transportation networks," Applied Network Science, vol. 7, pp. 64, 2022. [DOI:10.1007/s41109-022-00502-x]
29. [29] D. Zang, Z. Cui, Z. Wang, J. Lei, Y. Ding, C. Wei, and J. Zhang, "Geometric Algebra Multi-Order Graph Neural Network for Traffic Prediction," IEEE Transactions on Big Data, vol. 11, pp. 1206-1220, 2024. [DOI:10.1109/TBDATA.2024.3442533]
30. [30] X. Liu, P. Luo, M. Rijal, M. Hu, and K. L. Chong, "Spatial Spillover Effects of Urban Agglomeration on Road Network with Industrial Co-Agglomeration," Land, vol. 13, pp. 2097, 2024. [DOI:10.3390/land13122097]
31. [31] M. E. J. Newman, "Message Passing Methods on Complex Networks," Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol. 479, pp. 20220774, 2023. [DOI:10.1098/rspa.2022.0774]
32. [32] B. Zhang, S. Cheng, P. Wang, and F. Lu, "Inferring freeway traffic volume with spatial interaction enhanced betweenness centrality," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 129, pp. 103818, 2024. [DOI:10.1016/j.jag.2024.103818]
33. [33] X. Yang, L. Liu, Y. Li, and R. He, "Identifying critical links in urban traffic networks: A partial network scan algorithm," Kybernetes, vol. 45, pp. 915-930, 2016. [DOI:10.1108/K-05-2015-0144]
34. [34] Y. Zhang, W. Song, J. Sun, and P. Dai, "Accessibility measurement of highway transportation networks based on closeness-accessibility," PLOS ONE, vol. 20, pp. 336928, 2025. [DOI:10.1371/journal.pone.0336928]
35. [35] A. Chen, C. Yang, S. Kongsomsaksakul, and M. Lee, "Network-based Accessibility Measures for Vulnerability Analysis of Degradable Transportation Networks," Networks and Spatial Economics, vol. 7, pp. 241-256, 2007.
36. [36] M. Piraveenan and N. B. Saripada, "Transportation centrality: Quantifying the relative importance of nodes in transportation networks based on traffic modeling," IEEE Access, vol. 11, pp. 142214-142234, 2023. [DOI:10.1109/ACCESS.2023.3339121]
37. [37] Y. Liu, L. Yu, and X. Mao, "Graph-Theory-Based Traffic Flow Assignment Model and Path Optimization for Urban Interchanges," Procedia Computer Science, vol. 281, pp. 393-401, 2026. [DOI:10.1016/j.procs.2026.04.230]
38. [38] H. Zhang, G. Lu, M. Zhan, and B. Zhang, "Semi-supervised classification of graph convolutional networks with Laplacian rank constraints," Neural Processing Letters, vol. 54, pp. 2645-2656, 2022. [DOI:10.1007/s11063-020-10404-7]
39. [39] Z. Ye, Y. J. Kumar, G. O. Sing, F. Song, and J. Wang, "A comprehensive survey of graph neural networks for knowledge graphs," IEEE Access, vol. 10, pp. 75729-75741, 2022. [DOI:10.1109/ACCESS.2022.3191784]
40. [40] J. Yan, H. Li, D. Zhang, et al., "A multi-feature spatial-temporal fusion network for traffic flow prediction," Scientific Reports, vol. 14, pp. 14264, 2024. [DOI:10.1038/s41598-024-65040-1]
41. [41] S. Yang, H. Li, Y. Luo, J. Li, Y. Song, and T. Zhou, "Spatiotemporal adaptive fusion graph network for short-term traffic flow forecasting," Mathematics, vol. 10, pp. 1594, 2022. [DOI:10.3390/math10091594]
42. [42] K. Cho, B. van Merriënboer, D. Bahdanau, H. Schwenk, C. Gulcehre, and F. Bougares, "Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation," in Proc. Conf. Empirical Methods in Natural Language Processing, 2014. [DOI:10.3115/v1/D14-1179]
43. [43] Z. Chen, J. Lai, J. Zhu, W. Ma, L. Gan, and T. Xia, "Spatiotemporal-Enhanced Recurrent Neural Network for Network Traffic Prediction," in Proc. IEEE Symp. Computers and Communications (ISCC), 2023. [DOI:10.1109/ISCC58397.2023.10217943]
44. [44] D. P. Kingma and J. Ba, "Adam: A Method for Stochastic Optimization," in Proc. Int. Conf. Learn. Representations (ICLR), 2015.
45. [45] M. Fey and J. E. Lenssen, "Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric," arXiv preprint arXiv:1903.02428, 2019.
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Noori Alamouti F. Spatiotemporal Traffic Prediction Using Graph Neural Networks, Recurrent Units, and the Spatial Structure of the Network. jgit 2026; 13 (4) :43-64
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-1001-fa.html

نوری الموتی فاطمه، مسگری محمدسعدی. پیش بینی مکانی-زمانی ترافیک با استفاده از شبکه های عصبی گرافی و واحد بازگشتی دروازه ای با رویکرد ساختار مکانی شبکه. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (4) :43-64

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-1001-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 4 - ( 12-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.09 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4774