[发明专利]一种基于时空图卷积神经网络的交通拥塞传播预测方法有效
申请号: | 202011285404.1 | 申请日: | 2020-11-17 |
公开(公告)号: | CN112419718B | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 郭戈;刘金沅;高振宇 | 申请(专利权)人: | 东北大学秦皇岛分校 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04 |
代理公司: | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人: | 李梁 |
地址: | 066004 河北省秦*** | 国省代码: | 河北;13 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种基于时空图卷积神经网络的交通拥塞传播预测方法,涉及交通大数据挖掘与分析技术领域。本发明通过获取交通数据源数据,制作交通速度数据集和传感器网络邻接矩阵数据,采用数据驱动的方式,引入时空图卷积神经网络,提升目标路段交通速度预测精度。将速度预测模块引入拥塞传播模型框架中,提升交通拥塞预测精度,准确表征交通拥塞传播过程,解决了现有的交通拥塞传播预测方案在空间特征提取不佳所导致的预测精度低、算法运算耗时等问题,预测拥塞发生路段在未来时间段里对其临近交通道路的传播情况。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 时空 图卷 神经网络 交通 拥塞 传播 预测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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