一种基于掩码图注意力机制的交通路网编码表征学习方法2025
- 申请专利号:CN202311591910.7
- 公开(公告)日:2025-01-17
- 公开(公告)号:CN117690289A
- 申请人:北京交通大学
专利内容
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117690289 A (43)申请公布日 2024.03.12 (21)申请号 202311591910.7 (22)申请日 2023.11.27 (71)申请人 北京交通大学 地址 100000 北京市海淀区西直门外上园 村3号 (72)发明人 董宏辉 朱鹏程 张雨晴 张慧鹏 (74)专利代理机构 北京众合诚成知识产权代理 有限公司 11246 专利代理师 张文宝 (51)Int.Cl. G08G 1/01 (2006.01) G06N 3/0455 (2023.01) G06N 3/0499 (2023.01) G06N 3/048 (2023.01) G06N 3/084 (2023.01) 权利要求书4页 说明书17页 附图11页 (54)发明名称 一种基于掩码图注意力机制的交通路网编 码表征学习方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于掩码图注意力机制 的交通路网编码表征学习方法,利用BERT模型的 上下文信息提取能力,扩大图注意力机制的邻接 空间信息提取阶数,使模型能完成对路网交通流 数据的深度表征,对路网空间特征进行有效提 取。所述RNERT模型采用掩码(mask)预训练算法, 学习路网空间特征提取的共性能力。对于缺失数 据补全任务直接使用RNERT预训练模型进行补全 计算;对于路网交通流预测,基于图注意力编码 表示的交通路网门控循环网络(GR
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