title: Graph neural network methods for analysing urban transport topology in several cities
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Еремин Никита Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Eremin Nikita Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Чжоу Цзяхуэй
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Czou Czahuej
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:52:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:52:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 113014
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47198
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В последние годы появилось множество исследований, посвященных методам глубокого обучения для расширения графовых данных. Растущий спрос на обработку графовых данных привел к значительным и отличным результатам применения алгоритмов графовых нейронных сетей во многих областях, особенно в компьютерном зрении, обработке звука и прогнозировании городского трафика, где они демонстрируют замечательную эффективность. Анализ и распознавание топологии городского движения имеют большое значение для городского планирования и управления.
  Традиционные методы анализа топологии городского движения основаны на человеческом анализе или математическом моделировании, которые не подходят для работы со сложными и разнообразными городскими транспортными сетями в эпоху больших данных. В данной работе используются графовые нейронные сети для анализа топологии городского трафика на примере сети автобусных маршрутов, состоящей из автовокзалов, автобусных линий и различных атрибутов районов, в которых расположены автовокзалы. Мы исследуем методы анализа и прогнозирования топологии городского трафика на основе графовых нейронных сетей. Мы предлагаем модель, объединяющую графовые нейронные сети с методами кластеризации направленных графов, использующую различные методы кластеризации для обработки топологии городского трафика, и оцениваем эффективность предложенного метода с помощью экспериментов, сравнивая его применимость в разных городах. Объединив графовые нейронные сети с методами кластеризации, мы разработали метод идентификации и прогнозирования топологии городского трафика на основе графовых нейронных сетей, направленный на повышение точности и эффективности модели. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод может эффективно анализировать, идентифицировать и определять топологию городского движения и демонстрирует хорошие результаты по соответствующим метрикам оценки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In recent years, there has been a proliferation of research on deep learning
  methods for expanding graph data. The increasing demand for graph data
  processing has led to significant and excellent results of graph neural network algorithms in multiple domains, especially in computer vision, audio
  processing, and urban traffic prediction, where they demonstrate remarkable efficacy. The analysis and recognition of urban traffic topology are of
  great significance for urban planning and management.
  Traditional methods for analyzing urban traffic topology rely on manual analysis or mathematical modeling, which are inadequate to handle the
  complex and diverse urban traffic networks in the era of big data. This
  paper utilizes graph neural networks to analyze urban traffic topology, focusing on a bus route network composed of bus stations, bus lines, and
  various attributes of the areas where bus stations are located. We explore
  graph neural network-based methods for analyzing and predicting urban
  traffic topology. We propose a model combining graph neural networks
  with directed graph clustering methods, using various clustering techniques
  to process urban traffic topology and evaluate the performance of the proposed method through experiments, comparing its applicability in different
  cities. By combining graph neural networks with clustering methods, we
  design a method for identifying and predicting urban traffic topology based
  on graph neural networks, aiming to improve the accuracy and effectiveness of the model. Experimental results demonstrate that the proposed
  method can effectively analyze, identify, and detect urban traffic topology
  and performs well on relevant evaluation metrics.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Графовые конволюционные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графовые нейронные сети внимания
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Directed Louvain
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Directed Label Propagation
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Infomap
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: топология городского транспорта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Graph Convolutional Networks，Graph Attention Neural Networks，The Directed Louvain algorithm，The Directed Label Propagation Algorithm，The Infomap algorithm，urban transport topology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Graph neural network methods for analysing urban transport topology in several cities
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы графовых нейронных сетей для анализа топологии городского транспорта нескольких городов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Zhou_Jiahui_Masters_thesis_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47198/2/Zhou_Jiahui_Masters_thesis_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,38 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Czou.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47198/3/reviewSV_Otzyv_Czou.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 129,9 kB
resources.filename: reviewSV_st113014_Czou_Czahuej_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47198/4/reviewSV_st113014_Czou_Czahuej_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,78 kB