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申请/专利权人：香港科技大学(广州)
摘要：本发明公开了一种道路拥堵预测模型构建方法、装置、设备、介质及产品，通过将道路交通网络中不同道路路段定义为有向加权图，获取不同道路路段的历史动态路况特征，作为样本数据；将样本数据输入到自适应图学习混合体模型中学习，输出概率预测向量；将样本数据输入到趋势专家模型中，输出对未来交通状况的预测概率的趋势分布向量；根据周期性专家模型对获取的历史交通特征进行融合，确定周期性预测向量；通过级联聚合，得到聚合对数向量；根据聚合对数向量确定目标函数，通过有监督学习进行拥堵预测训练，得到道路拥堵预测模型。本申请方案在保证了拥堵预测的准确性和鲁棒性的同时提升了模型的可解释性。
主权项：1.一种道路拥堵预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：将道路交通网络中不同道路路段定义为有向加权图，获取不同道路路段的历史动态路况特征，作为样本数据；将所述样本数据输入到预设的自适应图学习混合体模型中学习，确定目标路段上下文交通动态的编码表征，输出概率预测向量；将所述样本数据输入到预设的趋势专家模型中，输出对未来交通状况的预测概率的趋势分布向量；根据预先构建的周期性专家模型对获取的历史交通特征进行融合，确定周期性预测向量；对所述概率预测向量、所述趋势分布向量以及所述周期性预测向量进行级联聚合，得到聚合对数向量；根据所述聚合对数向量确定目标函数，通过有监督学习进行拥堵预测训练，得到道路拥堵预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港科技大学(广州) 道路拥堵预测模型构建方法、装置、设备、介质及产品
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