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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多层复杂网络和多头自注意力机制的交通量预测方法，该方法包括获取节点交通量；构建多层复杂网络，计算节点的特征值序列，所述多层复杂网络包括结构网、权重网、起点‑终点网以及通行时间网；依据特征值序列对周围节点进行权重Kmeans聚类，划分交通小区并将节点交通量转换为小区交通量；将待预测的节点交通量通过交通小区进行转换，输入训练好的自注意力机制预测网络进行路段交通量预测。本发明基于多层复杂网络提取节点的特征值序列并通过权重聚类形成交通小区，采用自注意力机制进行交通量预测，充分考虑交通的时空相关性，保证交通小区的同质性，从而提升模型预测的准确度，且仅需少量数据的训练即可达到预测精度。
主权项：1.基于多层复杂网络和多头自注意力机制的交通量预测方法，其特征在于，包括下述步骤：获取节点交通量；构建多层复杂网络，选取预测路段及预测路段的并行路段为基准路段，针对节点间的起点-终点交通量依据路径选择属性及到达基准路段时间属性计算节点的特征值序列；所述多层复杂网络包括结构网、权重网、起点-终点网以及通行时间网；以预测路段所处网络位置为中心，依据节点的特征值序列对周围节点进行权重Kmeans聚类，划分交通小区；通过交通小区将节点交通量转换为小区交通量；以小区交通量结合历史路段数据对自注意力机制预测网络进行训练；将待预测的节点交通量通过交通小区进行转换，并输入训练好的自注意力机制预测网络，对路段交通量进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于多层复杂网络和多头自注意力机制的交通量预测方法
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