[发明专利]利用动态时空图训练卷积神经网络的交通流预测方法有效
| 申请号： | 202011543793.3 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112669606B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李贺;苏良才;李雪娇;黄健斌;靳铎;黄泓杰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06F16/29;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用动态时空图训练卷积神经网络的交通流预测方法，其步骤为：(1)构建卷积神经网络；(2)预处理待预测城市交通流的历史数据；(3)重划分按经纬度划分的区域；(4)根据重划分后的区域构建动态时空图；(5)训练卷积神经网络；(6)预测城市的交通流。本发明通过重划分方法对待预测交通流城市按照经纬度划分的区域进行了重划分，更多保留了区域的功能属性。构建卷积神经网络并利用由交通流数据构成的动态时空图训练该卷积神经网络，采用图卷积和注意力使得本发明有着较高的预测交通流的准确性并能更好地捕获动态时空图的结构信息。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 动态 时空 训练 卷积 神经网络 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
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