[发明专利]基于图卷积网络及注意力机制的交通流组合预测模型有效
| 申请号： | 202110621902.7 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113487856B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 张红;陈林龙;曹洁;阚苏南;赵天信 | 申请（专利权）人： | 兰州理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京精金石知识产权代理有限公司 11470 | 代理人： | 姜艳华 |
| 地址： | 730000 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于图卷积网络及注意力机制的交通流组合预测模型，所述的交通流组合预测模型包含三部分，分别是图卷积网络GCN、门控递归单元GRU和软注意力机制SoftAttention，在组成的GGCN‑SA交通流组合预测模型中，GCN用于捕获图的拓扑结构以获得空间相关性，GRU用于捕获节点属性的动态变化以获得时间相关性，软注意力机制SoftAttention以自适应地将不同时刻不同程度的注意力分配给交通流序列。本发明的模型可以直接在原始的交通路网上处理交通流数据，有效地捕获交通流的时空特征，使用GCN来捕获路网上交通流的空间相关性，自动区分每个交通流序列对最终预测性能的重要性，以提高预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 注意力 机制 通流 组合 预测 模型 | ||
【主权项】：
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