GCRN+ 用稀疏传感器预测全网高速车速
原文标题：Network-Wide Freeway Speed Nowcasting and Forecasting from Sparse Fixed Sensors with a Probe-Supervised Graph Convolutional Recurrent Network
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研究基于达拉斯-沃斯堡地区 643 个传感器预测全部 4127 条高速路段的当前与下一小时车速，提出图卷积循环网络 GCRN+。在未覆盖路段上当前小时 RMSE 为 2.21 mph，优于历史均值基线，拥堵检测召回率提升至 89%。
- 问题
- 固定传感器只覆盖部分路网，如何预测全网当前与下一小时车速。
- 方法
- GCRN+预测相对历史速度剖面的偏差，结合方向感知核插值与扩散卷积GRU。
- 结果
- 未覆盖路段当前小时RMSE 2.21 mph，拥堵检测召回率89%
- 影响
- 稀疏传感器即可覆盖全网交通态势，可直接用于交通管理与导航产品。
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