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发明

一种基于时空特征的动态图卷积交通流预测方法2025

2023-11-16 07:24:13 发布于四川 1
  • 申请专利号：CN202311023827.X
  • 公开（公告）日：2025-04-18
  • 公开（公告）号：CN117037491A
  • 申请人：长安大学
摘要：本发明涉及一种基于时空特征的动态图卷积交通流预测方法，采用由时空嵌入模块、时空特征融合模块、加权融合层和外部因素模块组成的STF‑SDAM‑DGCN模型，首先对历史交通流数据进行周期划分后与时空嵌入模块学习到的时空嵌入信息融合作为时空特征融合模块的输入数据，同时使用注意力机制、非对称卷积以及Zero‑Softmax函数构建稀疏有向邻接矩阵；将数据输入时空特征融合模块中，同时与外部因素模块中的外部影响因素融合后得到融合外部因素的历史交通流时空特征数据；数据随后传入加权融合层，时空嵌入模块将预测的未来时间步信息也传入该层，依据编码器得到的历史交通流特征生成未来交通流表示，并将其作为解码器输入，通过解码器进行预测，经过全连接层得到最终的未来交通流预测结果。

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 117037491 A (43)申请公布日 2023.11.10 (21)申请号 202311023827.X G06N 3/08 (2023.01) (22)申请日 2023.08.15 (71)申请人 长安大学 地址 710064 陕西省西安市雁塔区二环南 路中段126号 (72)发明人 刘占文　王洋　李文倩　牛艺丹　 杨楠　程娟茹　薛志彪　范锦　 贾晓航　赵彬岩　李蕊芬　 肖方伟　 方帆　刘文龙　 (74)专利代理机构 西安恒泰知识产权代理事务 所 61216 专利代理师 李郑建 (51)Int.Cl. G08G 1/01 (2006.01) G06N 3/0464 (2023.01) 权利要求书5页 说明书14页 附图9页 (54)发明名称 一种基于时空特征的动态图卷积交通流预 测方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于时空特征的动态图卷 积交通流预测方法，采用由时空嵌入模块、时空 特征融合模块、加权融合层和外部因素模块组成 的STF‑SDAM‑DGCN模型，首先对历史交通流数据 进行周期划分后与时空嵌入模块学习到的时空 嵌入信息融合作为时空特征融合模块的输入数 据，同时使用注意力机制、非对称卷积以及Zero‑ Softmax函数构建稀疏有向邻接矩阵 ；将数据输 入时空特征融合模块中

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