全球前0。1！中南大学这一开创性成果火了，已用于微软谷歌字节

　　近日，EssentialScienceIndicators（基本科学指标，简称ESI）数据库发布了最新的高影响力论文。中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系一篇发表在《IEEE智能交通汇刊》上的论文成果TGCN：ATemporalGraphConvolutionalNetworkForTrafficPrediction同时入选为ESI0。1热点论文和1高被引论文。
　　ESI是当今世界范围内普遍用以评价学术机构、大学及学者国际学术水平及影响力的重要指标，为科学研究评价和追踪前沿研究提供了一个可利用的数据平台。ESI热点论文是指近2年内发表的论文且在近2个月内被引次数排在相应学科全球前0。1以内。ESI高被引论文是指近10年内发表的SCI论文且被引次数排在相应学科领域全球前1以内。入围ESI世界学科前0。1的热点论文或前1高被引论文，标志着该成果具有一定的国际学术影响力，引起了国际同行的广泛关注，对于相关学科影响力的提升具有重要作用。
　　准确、实时的交通预测是智能交通系统的基础问题，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。但由于复杂的时间和空间依赖性，时空表征不变性是实现准确实时的交通预测关键性问题，也是空间通用智能理论的基本性质。该研究提出一种基于时空不变性表征学习的交通预测框架（TGCN），统一学习路网路网非欧空间拓扑结构和交通路网数据的时间特征。真实交通数据集上的实验结果表明，TGCN在长期交通预测和长期交通预测任务（15，30，45，60分钟）上均展示了模型的有效性。
　　该工作是地信院已毕业硕士生宋玉娇在李海峰教授的指导下完成的。李海峰教授为通信作者，美国乔治亚理工大学张超教授、北京大学刘瑜教授是论文的重要合作者。多位IEEEFellow（IEEE会士）认为，该论文是领域内的先锋性、引领性和开创性工作，提出的模型作为基础骨架模型被广泛使用扩展，作为对比基线方法被广泛引用，作为技术论文长期位于IEEETITS期刊的热点论文（Popularpapers）第一名（其他热点论文均为综述文章）。
　　统计数据显示，该论文在WebofScience中共被引用140次，GoogleScholar（谷歌学术）中被引用400次。施引文献作者来自于美国、加拿大、英国、意大利等三十多个国家，提出的模型已经作为基线方法被来自数学、计算机、交通、电信、化学、土木工程、地球物理、自动化、仪器、能源、神经科学、最优化、光学、生理学、机器人、经济学、教育学、地理学等40多个研究方向广泛引用；论文延伸的一系列工作开源代码在Github上获得540颗星，被全球著名的深度图模型库PytorchGeometric和LibCity选为标准模型，同时被微软、Facebook、Google、美团、字节跳动等著名商业公司应用。延伸阅读：
　　李海峰，博士学位，现任中南大学地球科学与信息物理学院教授，博士生导师，地理信息系主任，龙城英才计划，中南大学321人才；主要研究方向为地理遥感大数据、机器深度学习、人工类脑智能。
　　目前主持军委科技委创新特区项目1项，GF重大专项1项，国家自然基金项目3项，国家重点研发项目子课题2项，省部级科研项目10余项；已发表高水平SCI论文70余篇，其中ESI1论文2篇，ESI1论文4篇，合著专著4部，申请发明专利25项，国际专利5项；获测绘科技进步一等奖1项，地理信息产业协会特等奖和一等奖各一项。（数据截至2021年12月）
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