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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法，包括如下步骤：基于轨迹流中的高阶依赖关系动态构建动力学模型；在动力学模型的基础上，基于载体粒子过往游走的轨迹流信息以及最大匹配原则，预测得到运输网络中各个节点的重要性。本发明应用于运输网络上节点重要性预测领域，基于运输系统中普遍存在的高阶依赖关系，挖掘轨迹流内涵的动力学模型，在粒子尺度上预测节点的重要性，从而动态地拟合实际负载层上的流量分布。本方法适用于对时间尺度短、样本量不充足的轨迹流进行分析和预测，能够有效解决运输网络中拓扑层上评估方法难以预测真实流量分布以及在负载层上进行流量预测需要大样本数据的问题和现状。
主权项：1.一种基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法，其特征在于，包括如下步骤：基于轨迹流中的高阶依赖关系动态构建动力学模型；在所述动力学模型的基础上，基于载体粒子过往游走的轨迹流信息以及最大匹配原则，预测得到运输网络中各个节点的重要性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法
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