[发明专利]基于有向图卷积神经网络的城市交通态势识别方法有效
| 申请号： | 202010305319.0 | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN111540198B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 刘端阳;韩笑;沈国江;杨曦;刘志;朱李楠;阮中远 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于有向图卷积神经网络的城市交通态势识别方法，首先，对历史交通流信息进行交通态势分类，根据“点边”转换规则，把城市路网转换成有向图，并提取相应的子图；然后，计算有向边的权重和非直接相连节点间的权重，标准化处理子图节点个数，计算子图的交通信息矩阵及其特征矩阵；最后，设计交通有向图卷积神经网络模型，并进行训练和测试，该模型可以分类实时交通流信息，从而识别出所有路段的实时交通态势。本发明方法充分考虑了混合路网下不同层级、不同等级的有向路段之间的关联关系，设计了统一的标准化模型输入和交通态势识别模型，具有很好的普适性；而且，方法具有流程简单、计算容易和易编程实现等特点，可以适用于复杂的城市路网。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 神经网络 城市交通 态势 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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