[发明专利]一种基于自适应图学习的公共交通客流预测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202110721667.0 申请日: 2021-06-28
公开(公告)号: CN113537580A 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 朱凤华;张伟;郑奎;李崇 申请(专利权)人: 中科领航智能科技(苏州)有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16
代理公司: 苏州集律知识产权代理事务所(普通合伙) 32269 代理人: 安纪平
地址: 215000 江苏省苏州市吴江区东太湖生态旅游度假*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于自适应图学习的公共交通客流预测方法及系统,该方法通过构造图学习模块来生成可能的关系矩阵,然后以交替训练的方式来优化图学习模块和预测网络模块的可学习参数,在以一方为最优估计的情况下实现另一方的期望最大化,最终得到最优的关系矩阵;然后基于最优的关系矩阵对公共交通客流进行预测。本发明能够从城市公共交通客流数据中自适应学习其隐藏的复杂空间依赖关系,使得网络预测模型中的关系矩阵更加合理可靠,从而能够进一步提升客流量预测的准确性。
搜索关键词: 一种 基于 自适应 学习 公共交通 客流 预测 方法 系统
【主权项】:
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