2024年5月21日，课题组同学举行了线下组会，指导老师唐克双教授、朱宏特聘研究员，以及课题组所有学生参与了本次例会。本次组会主要内容为孙凤美同学研究进展汇报。

一、孙凤美研究进展汇报

孙凤美同学的研究课题为《结合多图卷积网络和时间感知多头注意力机制的城市路网车道级交通流量预测》。她的汇报内容涵盖四个部分：引言、研究方法、数值实验、结论和下一步研究思路。

首先，孙凤美同学介绍了其研究背景，城市路网细粒度的交通流预测对交通信号控制和自动驾驶决策等下游应用具有重要意义，然而现有模型集中于高速公路网研究，缺乏针对城市信控路网的专门分析，强调了城市信控路网截面流量预测问题的研究不足，提出了混合图神经网络和时间感知的多头注意力模型解决城市信控路网结构复杂、空间依赖性受信控影响等动态变化和时间依赖关系非线性问题。接着，她详细阐述了构建的模型，包括多图卷积神经网络、时间感知的多头注意力，损失函数等，同时为了评估提出模型的预测准确性和有效性，该研究对模型的性能在真实的城市信控路网场景中进行了严格的测试，并与相关研究的先进方法进行了比较，证实了提出模型在短期断面流量预测方面的有效性。随后，孙凤美同学介绍了下一步的研究思路，她表示将进一步修正模型存在的问题，并完善模型的结构。

唐克双老师和朱宏老师从研究的创新点和下一步的研究思路提出了相应的建议：一是要突出强调研究的亮点；二是结合现实需求，争取更多的数据继续完善相关模型。