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申请/专利权人：河北工业大学

摘要：本发明为一种基于自适应二维图卷积的起讫点交通流量预测方法，一是在捕获空间依赖性方面提出自适应二维图卷积，其具体做法为：在起点和终点两个维度建立节点嵌入矩阵；使用起点和终点两个维度的节点嵌入矩阵，构建起点和终点两个维度的自适应邻接矩阵；从两个角度对起讫点交通流量数据进行自适应二维图卷积。二是将自适应二维图卷积和时间卷积网络进行多层堆叠，并使用残差连接，防止过拟合现象，在此基础上构建时空卷积块，同时捕获空间依赖性和时间依赖性。使用时间卷积网络捕获不同时间片数据之间的时间依赖关系，能够充分捕获起讫点交通流量数据的时空依赖关系，从而提高了预测精度。

主权项：1.一种基于自适应二维图卷积的起讫点交通流量预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下内容：S1.依据实际场景中的县级行政区划，将整个研究范围划分为N个区域，根据区域内监测点所采集的原始数据表中入口收费站编号和出口收费站编号，以及收费站基本信息表，确定每个行程的起点区域编号和终点区域编号，根据驶入入口收费站时间确定其所在的时间片编号；初始化为一个全零的三维张量，遍历原始数据表中的每一条记录，确定每条记录所对应的起点区域编号、终点区域编号和时间片编号，将三维张量中对应位置的元素值加一，直至将整个原始数据表所有记录遍历完毕，最终得到的三维张量即为所构建的起讫点交通流量数据集；S2.构建基于自适应二维图卷积的起讫点交通流量预测模型：所述基于自适应二维图卷积的起讫点交通流量预测模型包括多层堆叠的时空卷积块和二维卷积层，所述多层堆叠的时空卷积块依次串联，最后一个时空卷积块的输出连接所述二维卷积层；所述二维卷积层的卷积核大小设置为T-τ+1×F，其中，τ表示模型输出的时间片数量，T表示模型输入的时间片数量；F表示隐藏层节点特征维度，隐藏层是模型中除输入和输出之外的层状结构；所有时空卷积块结构相同，每个时空卷积块包括由T个自适应二维图卷积模块2D-AGCN和一个时间卷积模块TCN串联构成的串联结构；每个时间片的起讫点交通流量数据经一个自适应二维图卷积模块2D-AGCN连接时间卷积模块TCN的输入，时间卷积模块TCN的输入为T；所述串联结构的数量为M个，M为不小于1的整数，所有串联结构的输出与第一个串联结构的输入进行矩阵加法运算，构成残差连接，残差连接后的结果为时空卷积块的输出；所述自适应二维图卷积模块在起点和终点两个维度进行图卷积操作；S3.模型训练：将起讫点交通流量数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集，模型在训练集和验证集上进行参数更新，损失最小时的模型为最优模型，以最优模型用于起讫点交通流量预测。

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