由于复杂的路网和道路上各种事件引起的速度突变，交通预测是一个具有挑战性的问题。一些模型已经被提出来解决这一具有挑战性的问题，重点是学习道路的时空相关性。在这项工作中，我们提出了一个新的视角，将预测问题转化为模式匹配任务，假设大交通数据可以表示为一组模式。为了评估这种新观点的有效性，我们设计了一种新的交通预测模型，称为模式匹配记忆网络(PM-MemNet)，它学习将输入数据与具有键值记忆结构的代表性模式进行匹配。我们首先提取和聚类代表性的流量模式，作为内存中的键。然后，通过匹配提取的关键字和输入，PM-MemNet从内存中获取有关现有交通模式的必要信息，并使用它进行预测。为了建模交通的时空相关性，我们提出了一种新的记忆体系结构，GCMem，它融合了注意力和图卷积。实验结果表明，PM-MemNet比最先进的模型，如Graph WaveNet，具有更高的准确性和更高的响应性。我们还提出了一个定性分析，描述PM-MemNet如何工作，并在道路速度快速变化时实现更高的准确性
总结：文中的新颖在于 提出了一种的模式进行交通预测，即一种模式匹配方法。首先利用历史交通数据抽取不同路段的模式，然后将输入的数据进行模式匹配，类似于对Key-value方式的查询。1）这种匹配模式在预测中，如果未来存在新的模式，这种预测显然失效。2）文中提出将GNN和attention结合起来，这种深度学习结构，没有什么很新颖的地方，但是在GCMen结构中，利用时序矩阵，便于计算不同矩阵下的attention得分。
方案：在这项工作中，我们的目标是设计一种新的方法来建模道路的时空相关性，并提高预测性能。为了实现这一目标，我们首先从历史交通数据中提取具有代表性的交通模式，因为我们发现道路之间存在着相似的交通模式，对于具有相似时空特征的道路，可以归纳出一组交通模式（类似的时序数据可以归纳一些典型模式）通过具有代表性的模式，我们将传统的预测问题转化为模式匹配任务，找出与给定时空特征最匹配的模式，以预测未来交通状况。
我们设计了称为GCMem的图卷积记忆网络，以管理时空视角下的代表性模式。最后，我们设计了PM-MemNet，利用GCMem的代表模式进行交通预测。memnet由一个编码器和一个解码器组成。编码器由时间嵌入和堆叠的GCMem组成，通过记忆产生有意义的表示，解码器由一个带GCMem的门控循环单元(GRU)组成。我们将PM-MemNet与现有的最先进模型进行比较，发现PM-MemNet优于现有模型。我们还提出了一个定性分析，在其中，我们进一步研究了PM-MemNet在管理交通模式方面的优势，在这种模式中，需要模型对速度突然变化的高响应性，以进行准确的预
预测问题：
NEURAL MEMORY ARCHITECTURE
GCMem集成了多层记忆和注意机制(Madotto et al.， 2018)和图卷积(Bruna et al.， 2014)。通过使用GCMem，模型既可以捕获模式级的注意力，又可以通过GCNs实现图感知信息共享
我们使用邻接矩阵、可学习的自适应矩阵和gcn的注意分数。通过保持模式级注意，该模型利用了模式级信息共享和相邻权重绑定(Madotto等人，2018)。结果表明，相邻记忆细胞在考虑图结构时能够有效地保留注意机制。
encode-decoder跳过
实验结果：
