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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于连续演化图神经受控微分方程的交通预测方法，包括以下步骤：对给定的交通数据序列进行预处理，构建训练样本；构建交通预测模型，生成随机初始化的节点嵌入和时间上连续的控制路径，基于控制路径生成空间依赖演化分量，基于节点嵌入生成空间依赖静态分量，将两个分量融合得到连续演化图，基于连续演化图构建图神经受控微分方程并求解得到交通数据预测值；利用训练样本对交通预测模型进行训练；利用训练好的交通预测模型进行交通预测。本发明方法能够同时捕获交通数据连续的时间依赖和随时间连续演化的空间依赖，有效提升交通预测精度，在物流运输、智慧城市和智能交通系统等领域具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于连续演化图神经受控微分方程的交通预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对给定的交通数据序列进行预处理，构建训练样本；构建包括输入模块、神经受控微分方程模块、图生成融合模块、图神经受控微分方程模块和输出模块的交通预测模型，其中，将交通监测站视为节点，输入模块用于生成随机初始化的节点嵌入并基于每个训练样本生成时间上连续的控制路径，神经受控微分方程模块用于基于控制路径利用神经受控微分方程生成节点的连续隐状态，图生成融合模块用于基于节点的连续隐状态生成空间依赖演化分量和基于随机初始化的节点嵌入生成空间依赖静态分量并将空间依赖演化分量和空间依赖静态分量进行融合得到连续演化图，图神经受控微分方程模块用于基于连续演化图利用图神经受控微分方程求解得到捕获时空依赖后的交通数据预测表示，输出模块用于将捕获时空依赖后的交通数据预测表示转化为交通数据预测值；利用训练样本对交通预测模型进行训练；利用训练好的交通预测模型进行交通预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于连续演化图神经受控微分方程的交通预测方法
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