[发明专利]一种基于DSTGCN的交通预测方法在审
| 申请号： | 202210832861.0 | 申请日： | 2022-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN115578852A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 胡佳;蔺想红;王楚;张振;周莎莎 | 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 |
| 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图卷积的交通预测方法。交通预测是建设智慧城市的重要组成部分，合理的交通预测可以帮助相关部门作出重要决策、帮助人们出行规划线路等。但由于其复杂的时空相关性一直是一项极具挑战性的任务，即使当前的研究在一定程度上取得了进展，但仍然普遍关注于节点对之间和节点历史信息之间的关系建模，忽略了节点性质的分析，导致了性能瓶颈。为了克服这些问题，本发明提出了一种动态时空图卷积神经网络(DSTGCN)，具体来说，在本发明中设计了一个动态图生成模块，它提前采集节点对之间的地理近邻性信息和空间异质性信息，并在每个时间步自适应融合两种信息生成新的动态图。动态图模块使DSTGCN有能力捕捉动态的交通信息。此外，构建了一个图卷积循环模块，在合并空间关系的基础上捕捉局部的时间依赖，它作为动态图模块的补充共同捕捉交通网络的时空相关性。本发明在两类交通预测任务上验证了模型的有效性，实验证明DSTGCN的合理性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dstgcn 交通 预测 方法 | ||
【主权项】：
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