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申请/专利权人：云南大学
摘要：本发明涉及od矩阵预测技术领域，公开了一种od交通流量矩阵预测方法及系统，该方法包括：获取历史交通订单数据，处理获得节点交通流量序列；定义交通流量序列的初始邻接矩阵并使用连续LSTM和霍克斯过程进行强度调整，获得目标邻接矩阵，生成节点的最终表示；对每个节点进行多头注意力计算，将节点与节点的最终表示进行拼接作为节点的边，获得od交通流量矩阵。本发明通过提出一种基于连续动态方法的od交通流量矩阵预测模型，将网络视为连续动态网络，采用连续型建模与耦合的方式建模时空依赖，使得模型相比于目前的研究具有更好的预测性能，准确的捕获历史事件对目前交通流量的影响，有效的解决了时空依赖建模准确性不高的问题。
主权项：1.一种od交通流量矩阵预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取历史交通订单数据，对所述历史交通订单数据进行处理，获得节点交通流量序列；S2：基于所述节点交通流量序列，定义交通流量序列的初始邻接矩阵并使用连续LSTM和霍克斯过程进行强度调整，获得目标邻接矩阵，使用图卷积神经网络对目标邻接矩阵和节点交通流量序列进行卷积处理，基于卷积处理结果和时间周期信息，生成节点的最终表示；S3：计算节点与节点的相似度得到节点之间的注意力权重，并基于所述注意力权重对每个节点进行多头注意力计算；S4：根据多头注意力计算结果，将节点与节点的最终表示进行拼接作为节点的边，获得od交通流量矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南大学 一种od交通流量矩阵预测方法及系统
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