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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开一种交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型。本发明建立一个由图网络生成层、图卷积模块和多尺度时间卷积模块三个核心组件构成的框架，由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制来生成动态邻接矩阵，并对多类邻接矩阵聚合，进而更好地利用交通节点中的交通特性，以及捕捉提取交通特征里隐含的空间特征，克服了传统方法的局限性，有效地解决了传统交通流量预测方法在智能交通系统中预测准确度度、无法反映交通网络影响等问题。
主权项：1.一种交通流预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型；该交通流预测模型的框架包括图网络生成层、卷积层以及跳跃连接输出层；其中，图网络生成层由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制构成，自适应动态图生成器用于生成动态邻接矩阵，异构邻接关系注意力机制为多邻接关系注意力机制，聚合初始邻接矩阵、动态邻接矩阵以及特征矩阵，并输出聚合邻接矩阵；卷积层由若干层卷积单元组成，每个卷积单元均由一个MTCN模块和一个GC模块组成；MTCN模块用于利用不同大小的卷积核来提取不同范围内的时间特征；GC模块用于融合一个节点及其相邻节点的信息，以处理图中的空间依赖关系；跳跃连接输出层与卷积层的每层卷积单元跳跃连接，对每个卷积层的输出求和，并输出预测结果；S300、对构建的交通流预测模型进行训练，得到交通流预测产品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法
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