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申请/专利权人：石家庄铁道大学;河北物图科技有限公司;石家庄桑诺科技有限公司;张志昊
摘要：本发明涉及一种基于动态时空图和神经微分方程的交通流预测方法，包括如下步骤：对获取到的交通流数据序列进行数据清洗和标准化，然后划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；构建交通流预测模型；所述交通流预测模型利用双分支结构全面提取时间表征，构建动态时空图捕捉每个节点的独特交通模式特征，并模拟空间表征的连续演化，采用神经微分方程来学习隐藏状态在时间维度上的演化过程，并以完全连续的方式将时空表征耦合在一起并输出最终的交通流预测结果；采用训练数据集对构建的交通流预测模型进行训练；基于训练得到的交通流预测模型，对测试数据集进行交通流预测。本发明有效提升了交通流预测的精度，具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于动态时空图和神经微分方程的交通流预测方法，其特征在于，包括如下步骤：对获取到的交通流数据序列进行数据清洗和标准化，然后划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；构建交通流预测模型；所述交通流预测模型利用双分支结构全面提取时间表征，构建动态时空图捕捉每个节点的独特交通模式特征，并使用动态时空图模拟空间表征的连续演化，采用神经微分方程来学习隐藏状态在时间维度上的演化过程，并以完全连续的方式将时空表征耦合在一起并输出最终的交通流预测结果；采用训练数据集对构建的交通流预测模型进行训练；基于训练得到的交通流预测模型，对测试数据集进行交通流预测。
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百度查询： 石家庄铁道大学 河北物图科技有限公司 石家庄桑诺科技有限公司 张志昊 一种基于动态时空图和神经微分方程的交通流预测方法
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