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申请/专利权人：广州华南路桥实业有限公司
摘要：本发明属于车流预测领域，公开了一种基于动态车流大数据的车道级车流预测方法，方法包括：S1，采集待预测的路网的历史车流量信息；S2，构造路网历史车流量信息矩阵，利用膨胀卷积对路网历史车流量信息矩阵进行处理；将路网中同一节点不同历史时间的车流量信息构建为向量，基于所有节点的向量计算可学习矩阵；S3，构造基于数据驱动的空间特征邻接矩阵；S4，设计门控结构用以整合时间特征和空间特征，该门控结构的设计基于注意力机制和全局池化操作，得到最终的预测结果。本发明使用膨胀卷积提取时间特征，通过整合小感受野和大感受野，使该方法能够更充分发掘时间特征信息。预测效果更准确，并具备更好的可解释性。
主权项：1.一种基于动态车流大数据的车道级车流预测方法，其特征在于，包括：S1，采集待预测的路网的历史车流量信息；S2，基于S1获得的数据构造路网历史车流量信息矩阵，利用膨胀卷积对路网历史车流量信息矩阵进行处理；同时将路网中同一节点不同历史时间的车流量信息构建为向量，基于所有节点的向量计算可学习矩阵，用以分析路网中的动态特征；S3，构造基于数据驱动的空间特征邻接矩阵；S4，设计门控结构用以整合时间特征和空间特征，该门控结构的设计基于注意力机制和全局池化操作，得到最终的预测结果。
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