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申请/专利权人：芜湖达成储运有限公司
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262533A
主分类号：G08G1/065
分类号：G08G1/065;G08G1/01;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于自适应动态融合图卷积网络的交通流量预测方法，在给定交通序列输入的情况下，自适应动态图生成器捕获交通网络的动态时间图和动态空间图，分别捕获动态的时间和空间趋势。然后，通过时空融合图模块捕获交通网络的动态时空融合图，将采集的交通序列和动态时空融合图输入到时空块，增强非线性依赖关系和动态趋势，得到交通序列的时空特征，并将采集的交通序列输入内在语义增强模块，得到语义增强后的交通序列，最后对交通序列的时空特征进行整合，然后与语义增强后的交通序列输入多层感知机，得到预测结果。本发明所提出的模型效果更好且能够更准确地预测交通流量。
主权项：1.一种基于自适应动态融合图卷积网络的交通流量预测方法，其特征在于，所述自适应动态融合图卷积网络包括自适应动态图生成器、时空融合图模块、时空块、内在语义增强模块和输出模块，所述基于自适应动态融合图卷积网络的交通流量预测方法，包括：将采集的交通序列输入到自适应动态图生成器捕获交通网络的动态时间图和动态空间图；通过时空融合图模块将动态时间图和动态空间图映射为表示时间和空间非线性依赖关系的非线性向量，并利用门控融合机制进行融合，以捕获交通网络的动态时空融合图；将采集的交通序列和动态时空融合图输入到时空块，增强非线性依赖关系和动态趋势，得到交通序列的时空特征；将采集的交通序列输入内在语义增强模块，得到语义增强后的交通序列；在输出模块中，对交通序列的时空特征进行整合，然后与语义增强后的交通序列输入多层感知机，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 芜湖达成储运有限公司 一种基于自适应动态融合图卷积网络的交通流量预测方法
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