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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：本发明属于道路交通领域，具体涉及一种融合Transformer的超图神经网络的高速站点车流量预测方法。本发明的方法包括：获取高速站点之间的动态有向图结构；构建高速站点之间有向超图结构；通过时空块提取时空特征；利用预测块进行多步时间序列预测。本发明通过引入有向超图结构和注意力机制，能够更好地捕捉复杂路网中的动态时空关系，从而提高交通流量预测的准确性。
主权项：1.一种融合Transformer的超图神经网络的高速站点车流量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取高速站点之间的动态有向图结构；S2.构建高速站点之间有向超图结构；S3.通过时空块提取时空特征；S4.利用预测块进行多步时间序列预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 一种融合Transformer的超图神经网络的高速站点车流量预测方法
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