[发明专利]基于动态扩散图卷积的循环神经网络的交通流量预测方法

摘要

本发明提供了基于动态扩散图卷积的循环神经网络的交通流量预测方法，包括如下步骤：对于道路的拓扑结构建立拓扑结构模型，从静态拓扑结构考虑，利用静态拓扑结构来学习一个空间固有的特征表示；从动态拓扑结构考虑，利用动态节点的特征表示，对每个时刻的每个节点的信息进行一个自有潜在时间特征的学习；从扩散图卷积的角度考虑，结合空间固有的特征和自有潜在时间特征，使模型同时具有该时刻节点的空间和时间的特征性，具有聚合节点近邻信息的能力；从循环神经网络的角度考虑，在模型已经具有某一时刻节点的空间和时间的特征的情况下，将历史交通流量信息整合在一起，使模型具有一定的提取全局时间特征的能力；最终完成交通流量的准确预测。