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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明公开了一种交通流量预测方法，包括：获取预设道路网络的历史S个连续预设时间步的交通属性数据；该预设道路网络中包含N个用于数据采集的传感器；将历史S个连续预设时间步的交通属性数据输入训练好的时空多因素融合图神经网络；该图神经网络先通过数据补全层对历史S个连续预设时间步的交通属性数据进行数据补全处理，得到补全数据；接着，通过多个时空多因素融合块提取补全数据中不同传感器采集的交通属性数据之间的空间依赖关系和短期与长期的时间依赖关系，对应得到多个不同的子数据；接着，通过融合层将多个不同的子数据进行融合，得到融合数据；最后，通过预测块预测出S个时间步的交通属性数据。本发明可以提高预测结果的准确性。
主权项：1.一种交通流量预测方法，其特征在于，包括：获取预设道路网络的历史S个连续预设时间步的交通属性数据；所述预设道路网络中包含N个用于在每个预设时间步进行交通属性数据采集的传感器；将所述历史S个连续预设时间步的交通属性数据，输入训练好的时空多因素融合图神经网络；所述训练好的时空多因素融合图神经网络通过数据补全层，对所述历史S个连续预设时间步的交通属性数据进行数据补全处理，得到补全数据；所述训练好的时空多因素融合图神经网络通过多个时空多因素融合块，提取所述补全数据中不同传感器采集的交通属性数据之间的空间依赖关系和短期与长期的时间依赖关系，对应得到多个不同的子数据；所述训练好的时空多因素融合图神经网络通过融合层，将所述多个不同的子数据进行融合，得到融合数据；所述训练好的时空多因素融合图神经网络通过预测块，对所述融合数据进行处理，预测S个时间步的交通属性数据；S为大于1的整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 一种交通流量预测方法
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