Key points are not available for this paper at this time.
في سياق إنترنت المركبات المتزايد، يُعتبر التنبؤ بمسارات المركبات أمرًا حاسمًا للأنظمة الذكية للنقل. تعاني الطرق الحالية، التي تعتمد على بيانات المستشعرات ونماذج السلوك، من التعامل مع العلاقات المعقدة بين المركبات والشبكات الطرق الديناميكية. للتغلب على هذه التحديات، نقترح نموذج الشبكة العصبية الديناميكية التفاعلية للمركبات (VI-DGNN). يقوم هذا النموذج بإنشاء رسم بياني لتفاعل المركبات لالتقاط الاعتمادات الزمنية والمكانية بين المركبات. ويتم استخدام شبكة انتباه زمنية مكانية لتمييز الأنماط في حركات المركبات، معالجة التغيرات السريعة. يقدم نموذجنا آلية تفاعل المركبات للحركة الديناميكية، مستفيدًا من هياكل الرسم البياني لزمن القرب. من خلال دمج ميزات سلوك المركبات وهندسة شبكة الطرق، يقلل نموذجنا من تباين توقع التوزيع، مما يعزز الاستقرار. تظهر النتائج التجريبية على مجموعات بيانات حقيقية أداءً متفوقًا في التنبؤ طويل المدى مقارنةً بطرق الأساس المتطورة.
قام يانغ وآخرون (الخميس) بدراسة هذا السؤال.