MATLAB代码实现了一个双层多尺度动态图卷积网络（DGCN）用于城市交通流量预测，核心功能为模拟生成城市道路网络的交通流量时序数据
代码主要功能
该代码实现了一个双层多尺度动态图卷积网络（DGCN） 用于城市交通流量预测，核心功能为：
- 模拟生成城市道路网络的交通流量时序数据
- 构建多尺度图结构（短期、日周期、周周期）
- 使用图卷积网络捕捉空间依赖性
- 融合多尺度特征进行时序预测
- 评估模型性能并可视化结果
逻辑关联
算法步骤
1. 数据生成与模拟
- 生成50个节点的模拟交通网络
- 创建基于正弦波的基础流量模式（模拟日周期）
- 添加随机噪声和突发事件模拟现实波动
- 构建基于距离的图邻接矩阵
2. 多尺度图结构构建
- 短期尺度：基于空间距离的静态邻接矩阵
- 日周期尺度：基于流量相关性的动态邻接矩阵
- 周周期尺度：基于长期模式的相关性矩阵
3. 模型架构（双层GCN）
输入层 → [多尺度图卷积层] → 特征融合层 → 隐藏层 → 输出层短期GCN 日周期GCN 周周期GCN concatenate 全连接层 回归输出
4. 训练流程
- 前向传播：多尺度特征提取与融合
- 损失计算：均方误差（MSE）
- 反向传播：梯度下降优化参数
- 迭代训练：100个epoch
技术路线
核心技术组件：
- 图卷积运算：
A × X × W形式的信息传播 - 多尺度融合：短期、日周期、周周期特征拼接
- 激活函数：ReLU非线性变换
- 归一化处理：数据标准化和邻接矩阵归一化
数据处理流程：
原始流量 → 标准化 → 多尺度图卷积 → 特征融合 →
全连接层 → 预测输出 → 反标准化 → 最终结果
公式原理
1. 图卷积基本公式：
H = σ(A_norm · X · W)
其中：
A_norm：归一化邻接矩阵X：节点特征矩阵W：可学习权重矩阵σ：ReLU激活函数
2. 多尺度特征融合：
H_fused = [H_short || H_daily || H_weekly]
H_hidden = ReLU(H_fused · W2)
Y_pred = H_hidden · W3
3. 损失函数：
MSE = 1/N ∑(Y_pred - Y_true)²
4. 邻接矩阵构建：
- 短期：
A_short = exp(-distance²/0.02) - 日周期：
A_daily = corr_matrix ⊙ (corr_matrix > 0.5) - 周周期：
A_weekly = corr_matrix ⊙ (corr_matrix > 0.4)
参数设定
| 参数类别 | 参数名 | 值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 数据参数 | num_nodes | 50 | 交通节点数量 |
| num_time_steps | 500 | 总时间步长 | |
| 模型结构 | hidden_dim | 32 | 隐藏层维度 |
| output_dim | 1 | 输出维度 | |
| 训练参数 | learning_rate | 0.01 | 学习率 |
| num_epochs | 100 | 训练轮数 | |
| 图结构参数 | distance_threshold | 0.3 | 连接距离阈值 |
| daily_corr_threshold | 0.5 | 日相关性阈值 | |
| weekly_corr_threshold | 0.4 | 周相关性阈值 |
运行环境要求
1. 软件环境：
- MATLAB R2018b或更新版本
- 需要基础工具箱（无特殊工具箱依赖）
- 支持矩阵运算和图形绘制功能
2. 硬件要求：
- 最低配置：4GB内存
- 推荐配置：8GB+内存（处理大规模图数据）
- 支持CPU计算（无需GPU）
3. 依赖函数：
- 自定义函数：
normalize_adjacency()（代码中未显示实现） - 基础函数：
randn,corr,relu, 矩阵运算等
应用场景
1. 智能交通系统：
- 实时交通流量预测
- 交通拥堵预警
- 路径规划优化
2. 城市规划：
- 交通网络设计评估
- 基础设施规划支持
- 突发事件影响分析
3. 出行服务：
- 导航APP流量预测
- 共享出行调度优化
- 公共交通班次调整
创新点与优势
创新点：
- 多尺度图结构：同时考虑不同时间尺度的空间依赖关系
- 动态邻接矩阵：基于实际流量模式构建相关性图
- 双层融合架构：图卷积特征与全连接层有机结合
优势：
- 更好地捕捉时空相关性
- 适应不同时间尺度的交通模式
- 对突发事件具有一定鲁棒性
- 模型解释性较强
