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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118197047A
主分类号：G08G1/01
分类号：G08G1/01;G06N5/04;G06Q10/0635
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法，包括：获取多源交通路网数据，基于交通路网的时空关联和因果效应，筛选特征变量，构建数据集；基于编码器和解码器结构，构建反事实图注意力网络模型；利用数据集对反事实图注意力网络模型进行训练，将待检测的交通路网数据输入训练好的反事实图注意力网络模型，获得交通路网的异常态势检测识别结果及时空演化情形。该方法结合了因果推断和时空关联，构建反事实图注意力网络模型，其可以及时响应交通路网数据的变化，对异常态势进行实时监测和识别，其提高了交通路网异常态势检测的精确度、可靠性和实时性，为交通管理应急响应方案的制定及实施带来了更好的支持与保障。
主权项：1.一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法，其特征在于，包括：步骤一、获取多源交通路网数据，基于交通路网的时空关联和因果效应，筛选特征变量，构建数据集；步骤二、基于编码器和解码器结构，构建反事实图注意力网络模型，并对所述反事实图注意力网络模型进行参数设置；步骤三、利用所述数据集对所述反事实图注意力网络模型进行训练，将待检测的交通路网数据输入训练好的反事实图注意力网络模型，获得交通路网的异常态势检测识别结果及时空演化情形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法
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