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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请公开了基于图神经网络的交通流量预测方法及系统，涉及交通预测技术领域，该方法包括获取待预测路段的历史车流数据并得到历史实际车流数据；对待预测路段路口的车辆残余量进行统计得到残余量数据；基于残余量数据和历史实际车流数据建立第一预测模型；获取待预测路段的驶入车辆数据和驶出车辆数据并建立第二预测模型；获取当前时刻的待预测路段路口的车辆的残余量数据并与内置残余量标准数据进行比较，若残余量数据小于内置残余量标准数据，则基于第一预测模型进行预测，得到预测结果；若残余量数据大于内置残余量标准数据，则基于第二预测模型以对待预测路段进行预测得到预测结果。本申请具有提高预测结果准确性的效果。
主权项：1.基于图神经网络的交通流量预测方法，其特征在于，包括：获取待预测路段的历史车流数据，并基于历史车流数据对车流量进行统计，得到历史实际车流数据；基于待预测路段的交通灯切换时间对历史车流数据中交通灯切换时待预测路段路口的车辆残余量进行统计，得到残余量数据；基于图神经网络对残余量数据和历史实际车流数据进行分析，以建立第一预测模型；获取待预测路段的驶入路口数量，并基于驶入路口数量分析得到待预测路段的驶入车辆数据和驶出车辆数据，并基于图神经网络对驶入车辆数据和驶出车辆数据处理，以建立第二预测模型；获取当前时刻的待预测路段路口的车辆的残余量数据，并将残余量数据与内置残余量标准数据进行比较，若残余量数据小于内置残余量标准数据，则基于第一预测模型对待预测路段进行第一次预测，得到第一预测结果；若残余量数据大于内置残余量标准数据，则将当前时刻的时间点输出至第二预测模型以对待预测路段进行第二次预测，得到第二预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于图神经网络的交通流量预测方法及系统
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