[发明专利]一种基于MGCN的交通预测方法在审
| 申请号： | 202210832846.6 | 申请日： | 2022-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN115578851A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 蔺想红;胡佳;王楚;张振;郭文军;周莎莎;赵小曼;邹曜徽;赵远;贺先润;杨柳 | 申请（专利权）人： | 西北师范大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙) 11947 | 代理人： | 蔡浩 |
| 地址： | 730030 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于动态时空多图卷积的交通预测方法。合理预测未来的交通状况可以有效的避免交通拥堵，为人们出行留出规划时间。但复杂的交通网络及非线性的时间依赖性使得交通预测非常具有挑战性，现有的方法也缺乏对交通数据的动态时空相关性进行建模的能力，预测结果难以令人满意。因此本发明提出了一种基于图卷积和注意力机制的动态时空多图卷积神经网络(MGCN)。模型主要包括时空图卷积模块，用于捕捉交通网络全面且动态的时空相关性。随后，在两个解码器上分别沿着时空维度解析未来交通状况，聚合多维信息。在两个真实大规模数据集上进行了充分的实验，实验结果表明本发明设计模型的有效性和优越性，并且达到了很好的预测水平。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mgcn 交通 预测 方法 | ||
【主权项】：
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