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申请/专利权人：烟台大学;山东汉鑫科技股份有限公司;东方电子股份有限公司

摘要：本发明属于数据预测技术领域，涉及一种基于自适应的交通流量预测方法、系统、装置、存储介质。将空间邻接矩阵和交通语义邻接矩阵结合用于进行交通流量预测，通过融合空间和时间两个维度的信息，采用多核时态动态扩展卷积和自适应决策网络等技术手段，使得预测模型能够更加灵活地适应不同交通数据的复杂程度和变化模式，进一步提高了预测的实用性和适应性。不仅提高了交通流量预测的准确性，能够准确预测特定时刻的交通流量，分析交通流量的空间分布和时间变化规律，还显著降低了预测误差，能够为交通规划和路况优化提供了更深层次的数据支持。

主权项：1.一种基于自适应的交通流量预测方法，其特征在于包括以下步骤：S1：从采集的交通道路信息中提取道路网络的空间特征，构建空间邻接矩阵，其中每个节点代表不同的路段，边代表路段之间的连接关系；S2：将交通数据按照时间顺序排序后得到交通数据的时间序列，提取时间序列的语义关系，构建交通语义邻接矩阵；S3：空间邻接矩阵和交通语义邻接矩阵分别经多核时态动态扩张卷积处理、经过自适应决策对神经常微分方程进行层数选择后进行神经常微分方程处理、多核时态动态扩张卷积处理后，分别得到空间邻接特征和语义邻接特征，空间邻接特征和语义邻接特征同时输入最大池化层，进行下采样操作得到融合特征，融合特征经过多层感知处理，得到交通流量预测结果；多核时态动态扩张卷积处理操作具体为：基于卷积层的层数得到动态扩张率，基于动态扩张率对输入序列进行动态补偿后，基于不同尺寸的多个卷积核进行卷积处理，经加权求和，得到输出序列；经过自适应决策对神经常微分方程进行层数选择是通过如下操作获得的：将经过多核时态动态扩张卷积处理的输出结果作为输入，与权重矩阵相乘后，附加偏置项，计算决策网络中每一层的得分，基于得分，分别得到不同层数神经常微分方程组合的概率，取概率最大值对应的神经常微分方程的层数，作为经过神经常微分方程的处理层数，采用多叉分布进行层的选择；构建空间邻接矩阵的操作通过如下公式实现： ，其中A为空间邻接矩阵，exp是用于计算权重的指数函数，dij表示节点i和节点j之间的距离，为调节距离对权重的影响程度的参数，为调节距离对权重的影响程度的参数；最大池化层的下采样操作是通过以下公式实现的： 、yp代表经过最大池化层后的结果，ysp、yse分别代表空间邻接特征和语义邻接特征，MaxPooling代表进行下采样操作。

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