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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法及装置，属于交通事故预测领域。该方法包括：S1：对数据进行收集与清洗，并提取数据特征；S2：通过PKM模块提取POI对事故影响的POI时空知识；S3：将数据特征和POI时空知识融合为新的特征，并将其划分为空间特征、时间特征和时空特征；S4：将时间特征和时空特征经过尺度划分模块以分割为历史、周期和临近尺度；S5：将空间特征、不同尺度的时间特征和时空特征输入至模型中训练，并保存最佳模型；模型包括SCM、TCM、STCM和注意力模块；S6：向保存的最佳模型中输入测试数据，得到未来某条道路交通事故的预测值。本发明能提升道路级交通事故预测精度。
主权项：1.一种关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：对数据进行收集与清洗，并提取数据特征；S2：通过PKM模块提取POI对事故影响的POI时空知识，其中，POI表示兴趣点，PKM模块表示POI时空知识挖掘模块；S3：将步骤S1提取的数据特征和POI时空知识融合为新的特征，并将其划分为空间特征、时间特征和时空特征；S4：将时间特征和时空特征经过尺度划分模块以分割为历史、周期和临近尺度；S5：将空间特征、不同尺度的时间特征和时空特征输入至模型中训练，并保存表现最佳的模型；所述模型包括SCM、TCM、STCM和注意力模块；其中，SCM表示空间卷积模块，TCM表示时间卷积模块，STCM表示时空卷积模块；S6：向保存的最佳模型中输入测试数据，得到未来某条道路交通事故的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法及装置
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