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申请/专利权人：湖南现代物流职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于多尺度时空图卷积网络的物流需求预测方法及装置，其中方法包括：获取物流网络的历史物流信息；根据各个物流网络节点的时间序列数据建立ARIMA模型，通过ARIMA模型得到各个物流网络节点的ARIMA预测值；根据物流网络节点构建时空图，将ARIMA预测值作为新的特征添加至时空图的节点属性中；将目标物流网络节点和时空图输入至多尺度时空图卷积网络，预测目标物流网络节点的物流需求量；计算多尺度时空图卷积网络中各节点的梯度，汇总各节点梯度以更新多尺度时空图卷积网络的权重。本发明利用ARIMA模型结合物流需求的时间趋势和空间分布特性，增强了预测精度，通过多尺度时空图卷积网络中各节点的梯度更新网络权重，进一步优化了预测精度。
主权项：1.一种基于多尺度时空图卷积网络的物流需求预测方法，其特征在于，包括：获取物流网络的历史物流信息，其中，所述历史物流信息包括各个物流网络节点的物流需求量、时间戳、地理位置、处理容量以及物流流动；从各个物流网络节点的物流需求量中提取时间序列数据，根据所述时间序列数据建立ARIMA模型，通过所述ARIMA模型得到各个物流网络节点的ARIMA预测值；根据所述物流网络节点构建时空图，将所述ARIMA预测值作为新的特征添加至所述时空图的节点属性中；其中，各个物流网络节点作为所述时空图的顶点，各个物流网络节点的物流关系作为所述时空图的边；将目标物流网络节点和所述时空图输入至多尺度时空图卷积网络，预测所述目标物流网络节点的物流需求量；其中，所述多尺度时空图卷积网络包括多尺度图卷积网络层、多头注意力层、时空嵌入层、无监督任务层以及冻结层，所述时空嵌入层集成Grad-CAM梯度定位网络层；计算所述多尺度时空图卷积网络中各节点的梯度，汇总各节点梯度以更新所述多尺度时空图卷积网络的权重。
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百度查询： 湖南现代物流职业技术学院 基于多尺度时空图卷积网络的物流需求预测方法及装置
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