混合时空图卷积网络实战：基于导航数据的交通流量预测优化

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交通流量预测是智能交通系统的核心任务，传统方法如 ARIMA 和 LSTM 虽然广泛应用，但存在明显不足：

ARIMA 模型无法捕捉非线性时空依赖，且对突变流量适应性差
LSTM 虽能处理时序依赖，但难以建模路网拓扑结构带来的空间关联
固定位置检测器（如地磁线圈）数据稀疏，覆盖范围有限

更大的挑战来自导航数据（如 GPS 轨迹、ETA）与传统检测数据的异构性：

采样频率差异：检测器数据通常为固定间隔（如 5 分钟），而轨迹数据是异步事件流
空间覆盖不均：导航数据可能集中在主干道，缺乏支路样本
特征维度不同：检测器仅提供流量 / 速度，而轨迹包含 OD 信息

混合时空图卷积网络 (Hybrid ST-GCN) 通过三层架构解决上述问题：

将路网建模为带权图 G =(V,E,W)，节点 V 表示路口 / 路段，边 E 表示连接关系
权重矩阵 W 包含：道路等级、物理距离、转向概率三部分
采用切比雪夫多项式近似图卷积核，降低计算复杂度

在时间维度堆叠 GRU 单元，捕获短期周期性（如早晚高峰）
引入残差连接防止深层网络梯度消失
使用 Layer Normalization 稳定训练过程

设计双流架构分别处理检测器数据 X∈R^{N×T×C}和轨迹数据 Y∈R^{M×T×D}
通过交叉注意力机制建立模态间关联：Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d)V
输出层融合时空特征和跨模态特征

相比传统方案，本方法主要改进：

动态边权重：根据实时流量调整 W 矩阵
多尺度时序：并行处理 5 /15/30 分钟粒度
数据增强：通过轨迹插值生成虚拟检测点

import torch
import torch_geometric as tg

class ChebConvBlock(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, K=3):
        super().__init__()
        self.conv = tg.nn.ChebConv(in_channels, out_channels, K=K)
        self.norm = torch.nn.LayerNorm(out_channels)

    def forward(self, x: torch.Tensor, edge_index: torch.Tensor, 
                edge_weight: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        x: [N, C] 节点特征
        edge_index: [2, E] 边连接
        edge_weight: [E,] 边权重
        """
        x = self.conv(x, edge_index, edge_weight)  # 图卷积
        x = self.norm(x)  # 归一化
        return torch.relu(x)