将交通网络表示为图

释放智能交通系统图神经网络的力量：深入调查

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10077454

该论文对 ITS 领域的 GNN 应用进行了全面的回顾。

引言

智能交通系统（ITS）变得越来越重要，因为它们有可能重塑我们的出行和管理城市的方式。将尖端技术融入 ITS 催生了各种旨在提高效率、安全性和可持续性的解决方案。其中一项技术是图神经网络（GNN），由于其能够建模复杂关系和处理不规则结构的数据，近年来它受到了关注。

了解图神经网络 (GNN)

图神经网络（GNN）是一种人工智能模型，专门用于分析和处理以图表示的数据。图是由节点（或顶点）和节点之间的边（或连接）组成的数据结构，可以自然地对各种系统中的复杂关系和交互进行建模。近年来，GNN 已成为处理社交网络、分子生物学和计算机视觉等众多领域中大规模、不规则和复杂数据的强大工具。

在交通领域，GNN 在提高交通系统的效率、安全性和可持续性方面表现出了巨大的潜力。这是因为交通网络也可以表示为图，其中节点表示位置或兴趣点（例如十字路口、公交车站或停车场），边表示这些位置之间的连接（例如道路或公交路线）。GNN 可以分析这些网络内复杂的空间和时间依赖性，从而可以开发更准确的模型来进行交通预测、需求预测和安全分析。此外，GNN 还可以帮助优化自动驾驶车辆、交叉路口管理和城市规划的决策过程，最终实现更高效、可持续。

GNN 模型的示例

扩大 GNN 在 ITS 中的应用范围

与之前主要关注流量预测问题的调查不同，Rahmani 等人的研究探索了各种 ITS 应用的 GNN 框架的演变。其中包括交通预测、需求预测、自动驾驶车辆、交叉口管理、停车管理、城市规划和交通安全。

微分类和特定领域的见解

作者根据其交通应用对研究进行微分类，使他们能够确定先前调查中未解决的特定领域的研究方向、机遇和挑战。这种方法使读者能够更好地理解如何针对特定的 ITS 子域定制 GNN，并确定未来研究的潜在领域。

GNN 在 ITS 中的应用

在 Rahmani 等人的调查论文中，他们深入研究了图神经网络 (GNN) 做出重大贡献的各种智能交通系统 (ITS) 应用。在这里，我们对论文中提到的每个类别进行呈现：

交通预测: GNN 已成功应用于预测交通状况，例如拥堵程度、出行时间和道路通行能力。它们可以捕获交通网络中复杂的时空依赖性，并利用历史数据提供准确的短期和长期交通预测。这有助于当局做出明智的交通管理决策并缓解拥堵问题。

需求预测: 准确估计交通需求对于规划和管理交通服务至关重要。GNN 已被用于预测公共交通乘客量、车辆共享使用情况和出租车需求。通过整合时间、天气和社会经济变量等各种因素，GNN 可以产生更精确的需求预测，从而实现更好的资源分配和改进的服务。

自动驾驶: GNN 已被用来增强自动驾驶汽车的决策和感知能力。它们可以处理和分析来自激光雷达和摄像头等传感器的大规模、高维数据，以更好地了解周围环境。应用包括物体检测、跟踪和轨迹预测，这对于安全高效的自动驾驶车辆运行至关重要。

十字路口管理: 高效的十字路口管理对于减少拥堵和改善交通流量至关重要。GNN 已用于优化交通信号和管理十字路口的交通流，同时考虑到交通的动态性质和交通网络不同部分的相互依赖性。这会产生更有效的十字路口控制策略，最大限度地减少延误并降低燃料消耗。

停车管理: GNN 已用于预测停车位可用性、优化停车位分配并引导驾驶员到达可用停车位。通过分析传感器的实时数据，GNN 可以帮助更有效地管理停车设施，减少寻找停车位的时间，并缓解汽车寻找停车位造成的拥堵。

城市规划: GNN 可以分析交通网络和基础设施，以支持更好的城市规划和政策制定。它们可用于模拟交通系统不同组成部分之间的相互作用，并评估各种政策和干预措施对交通效率、可持续性和可达性的影响。这有助于城市规划者和决策者制定促进可持续和公平交通系统的战略。

运输安全: GNN 已被用于识别和解决交通系统中的安全问题，例如事故预测和预防。它们可以分析大规模的异构数据，以检测事故多发区域，预测事故发生的可能性，并提出有针对性的干预措施以提高安全性。

这些类别展示了 GNN 在解决广泛的 ITS 应用方面的多功能性，展示了它们对交通系统的未来产生重大影响的潜力。

独特的研究机会和方向

通过对各种交通应用的彻底调查，发现了一些独特且未讨论的研究机会和方向。其中一些新的讨论包括：

1. 边和图学习在 ITS 应用中被忽视的作用：通过将边和图学习纳入 GNN 模型，我们有可能发现对交通系统更有价值的见解。
   

2. 开发多模态模型：结合不同的信息源，例如交通、天气和社交数据，可以为 ITS 应用提供更准确、更全面的模型。

3. 利用无监督和强化学习方法：利用这些技术，研究人员可以为 ITS 应用开发更强大的 GNN，从而实现更好的决策和优化。挑战和未来方向：超越调查

基线模型和数据集

为了促进未来基于 GNN 的框架的开发和评估，Rahmani 等人确定每个交通领域流行的基线模型和数据集。通过提供这些资源，该调查为有兴趣将 GNN 应用于 ITS 应用的研究人员和从业者提供了宝贵的起点。

基线模型

数据集

结论

图神经网络在解决智能交通系统中的各种挑战方面具有巨大的前景。论文《智能交通系统的图神经网络：调查》全面概述了 GNN 在 ITS 中的应用，并强调了与其使用相关的潜力和挑战。随着这一领域研究的不断进展，GNN 有望在改变我们的交通系统方面发挥关键作用，使它们更加高效、可持续和有弹性。

参考文献

[1] Barbara Prkacin (2023). Modeling, Visualizing, and Navigating a Transportation Network with Memgraph. Available at: Modeling, Visualizing, and Navigating a Transportation Network with Memgraph

[2] S. Rahmani, A. Baghbani, N. Bouguila and Z. Patterson, “Graph Neural Networks for Intelligent Transportation Systems: A Survey,” in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, doi: 10.1109/TITS.2023.3257759.

[3] Rostyslav Demush (2021). Gentle Introduction to Graph Neural Networks and Graph Convolutional Networks. Available at: Graph Neural Network • Introduction to Graph Neural Networks (perfectial.com)

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