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交通速度预测时空图卷积网络及其FPGA实现研究

目录

1.内容概览................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究意义.............................................3

1.3文献综述.............................................4

1.4研究目标.............................................6

1.5研究方法.............................................6

2.交通速度预测时空图卷积网络..............................7

2.1数据来源与预处理.....................................8

2.2时空图卷积网络模型...................................9

2.3网络结构设计........................................11

2.3.1图卷积层设计....................................12

2.3.2时空注意力机制..................................13

2.3.3在线学习........................................15

2.4模型训练与评估......................................16

3.FGPA实现研究...........................................17

3.1FGPA平台选用........................................18

3.2模型压缩优化........................................19

3.3加速算法设计........................................21

3.3.1数据存储优化....................................22

3.3.2并行计算优化....................................23

3.4FPGA部署与测试......................................24

3.4.1开发环境搭建....................................25

3.4.2性能分析........................................26

4.应用实例与案例分析.....................................27

4.1应用场景............................................28

4.2实际数据测试........................................29

4.3结果分析............................................30

5.结论与展望.............................................31

5.1研究总结............................................32

5.2研究展望............................................33

1.内容概览

本研究旨在探讨交通速度预测问题，并提出一种新型的时空图卷积网络架构，该架构既能有效地捕捉空间上连续交通流的特性，又能捕捉时间序列上的动态变化。我们首先介绍了交通速度预测的重要性，随后详细阐述了时空图卷积网络的基本原理和应用。我们将深入研究该网络在FPGA平台上的实现，包括算法的优化策略、硬件加速器的设计以及实际性能评估。

提出了一个专门为交通速度预测设计的时空图卷积网络，该网络能够处理具有图状结构的数据，即道路网络上的交通流数据。

分析了FPGA平台相对于传统CPU和GPU在处理这种特定类型数据时的优劣势，并设计了相应的算法和硬件架构以最大化性能并减少能耗。

实现了网络在FPGA上的运行，并对实验