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摘要
针对交通流的高度非线性和复杂性特征，构建了多因子图构建时空图卷积网络(multi-factor graph construction spatio-temporal graph convolutional network, MFGC-STGCN),进行交通流预测.提出了获取节点间空间关联性的图构建算法，通过考虑节点间交互交通流数量、交互时间代价，以及流出交通流相似度三个因子，构建图的邻接矩阵.基于图卷积网络(graph convolutional network, GCN),以图的邻接矩阵构建拉普拉斯矩阵，提取交通流的空间特征.基于门控线性单元(gated linear units, GLU),提取交通流的时间特征.使用石家庄二环范围的网约车数据对模型进行评价.结果表明：MFGC-STGCN的预测精度优于其他对比预测模型.
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