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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度线性框架建模时空关联的交通流量预测方法，包括以下步骤：输入历史交通序列；下采样方法和分段采样方法转换历史交通序列为两组子序列；利用DataMLP模块对序列数据进行特征提取；通过SpatialMLP模块建模序列的空间相关性；通过TemporalMLP模块建模序列的时间相关性；通过输出层将嵌入线性投影到多步预测结果。上述技术方案首先是通过下采样和分段采样方法将历史交通序列转换为子序列，有助于在不消除任何标记的情况下捕获全局和局部时间模式，利用DataMLP模块提取子序列中的数据特征，然后利用SpatialMLP模块和TemporalMLP分别捕获空间相关性和时间相关性。最后，通过输出层得到多步预测结果。
主权项：1.一种基于多尺度线性框架建模时空关联的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取历史交通序列，所述历史交通序列X＝X1,...,Xt,...,XT∈RT×N，Xt∈RN表示路网中N个节点在t时刻的交通数据，T表示历史交通序列的历史长度，N表示交通节点的个数；步骤2、通过下采样和分段采样两种采样方法将历史交通序列转换为两组不同的子序列；步骤3、采样处理得到的子序列通过基于多层感知机MLP的框架来建模时空信息，所述多层感知机MLP的框架包括数据MLP模块、空间MLP模块和时间MLP模块，S3-1、将两组子序列作为输入，通过数据MLP模块进行特征提取；S3-2、将数据MLP模块的输出作为输入，通过空间MLP模块进行空间特征的提取；S3-3、将数据MLP模块的输出作为输入，通过时间MLP模块进行时间特征的提取；步骤4、通过维度转换和线性投影输出预测交通序列：提取了时空特征的子序列通过直接使用线性投影进行多步预测，表达式如下： 其中，Linear表示线性层，rearrange表示维度转换操作，表示多步预测的结果，T′表示预测交通序列的长度，表示时间MLP模块的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于多尺度线性框架建模时空关联的交通流量预测方法
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