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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开一种基于交互自适应时空图卷积网络的交通流预测方法，包括以下步骤：采集路网信息得到原始数据，并归一化；构造种基于交互自适应时空图卷积网络，网络结构由节点相关度估计器模块、时间残差学习器模块和门控图卷积融合模块组成；节点相关度估计器模块利用线性变换后的矩阵点积和多头自注意力机制学习节点之间的动态时空相关性；时间残差学习器模块学习交通数据中的长序列信息，利用门控图卷积融合模块有效学习交通数据中的空间信息。本发明通过引入线性点积和多头自注意力机制来增强数据中潜在的动态时空相关性，利用时间残差学习器模块和门控图卷积融合实现交通流动态多图时空特征的提取，实现交通流预测精度的进一步提高。
主权项：1.一种基于交互自适应时空图卷积网络的交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集城市路网信息得到原始数据，通过预处理将原始数据归一化，按照一定的比例将数据集分为训练集、验证集和测试集；构造动态时空相关图卷积网络，所述动态时空相关图卷积网络包括节点相关度估计器、时间残差学习器和门控图卷积融合模块；所述节点相关度估计器利用线性变换后的矩阵点积和多头自注意力机制学习节点之间的动态时空相关性；所述时间残差学习器用于学习交通数据中的长序列信息；所述门控图卷积融合模块学习交通数据中的空间信息，并在迭代过程中通过门控单元过滤掉无用信息；利用所述数据集训练所述动态时空相关图卷积网络；利用训练好的动态时空相关图卷积网络进行交通流预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于交互自适应时空图卷积网络的交通流预测方法
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