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申请/专利权人：内蒙古工业大学

摘要：本发明公开了一种交通流预测方法、系统、计算机设备与存储介质，涉及交通流预测技术领域，包括步骤：使用交通流数据构建路网的0‑1图、距离图和基于DTW的时间相似度图，并将三者融合获得多尺度邻接阵，使用基于GCN的空间处理模块处理多尺度邻接阵，获得路网中节点的空间信息特征，将空间信息特征输入基于1D‑CNN的时间处理模块中，获得路网中节点的时序预测结果，空间处理模块与时间处理模块组成ST‑BLOCK，通过堆叠多个ST‑BLOCK的时序预测结果得到最终预测结果。本发明无缝地集成到各种智慧城市系统中，减少参数的数量，提高了交通流预测的速度，能够准确的得到短时交通流预测结果，适合于各类交通流预测任务。

主权项：1.一种交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标地的交通流数据，并使用交通流数据构建路网的0-1图、距离图和基于DTW的时间相似度图；将所述0-1图、距离图和基于DTW的时间相似度图融合获得多尺度邻接阵；利用基于GCN的空间处理模块处理所述多尺度邻接阵，获得路网中节点的空间信息特征；将所述空间信息特征送入基于1D-CNN的时间处理模块中，获得路网中节点的时序预测结果；通过所述空间处理模块和时间处理模块构建ST-BLOCK，并通过堆叠多个所述ST-BLOCK的时序预测结果，获得一定时间内交通流最终的预测结果；所述使用交通流数据构建路网的0-1图、距离图和基于DTW的时间相似度图，包括步骤：定义0-1图Anb，所述图Anb内部元素的计算表达式为： 其中，0-1图是基于拓扑关系构造的邻接阵，通过反映节点在拓扑结构上的连通性来表达路网空间结构信息；定义距离图Adis，其内部元素由下式得出： 其中，disti,j代表节点i与节点j之间的距离，θ是分布控制参数，TD为控制矩阵稀疏性的预定义阈值；构建基于DTW的时间相似度图，包括如下步骤：对于每个交通路网节点，使用DTW算法计算节点两两之间的DTW距离，通过DTW距离能够衡量两个时间序列之间的相似性；使用计算得到的DTW距离，构建一个相似度矩阵，矩阵的每个元素代表两个时间序列之间的相似度，然后对矩阵进行MIN-MAX归一化，将矩阵数据规范到集合[0,1]。

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百度查询： 内蒙古工业大学 一种交通流预测方法、系统、计算机设备与存储介质