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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于异构图神经网络的路况预测方法、装置和电子设备，属于交通控制技术领域，所述路况预测方法包括：从大规模的车辆GPS数据中提取状态节点、道路节点和区域节点及节点间的边，以构建初始异构图神经网络；对初始异构图神经网络进行游走采样找出每个节点的强相关邻居节点；将每个节点的各属性特征编码为向量后聚合起来作为初始向量表示；再将各个节点对应的正样本和负样本输入初始异构图神经网络进行训练，最后利用训练得到的目标异构图神经网络中每个节点的最终向量计算各个道路节点在未来预测时刻的路况。该方式可以适用于车辆GPS数据中涉及的各个道路，应用范围广且预测准确度高。
主权项：1.一种基于异构图神经网络的路况预测方法，其特征在于，包括：S1：利用采集的车辆GPS数据集构建初始异构图神经网络；其中，所述初始异构图神经网络包括节点和连接节点的边，所述节点包括：道路节点、区域节点和状态节点；每个所述区域节点表征多个道路节点形成的闭合环路，且所述区域节点与对应的多个所述道路节点相连形成边；每个所述状态节点为对应道路节点在某个时刻的路况等级，且所述状态节点与对应的所述道路节点相连形成边；两个所述道路节点相连形成边则表示对应道路物理相连；两个所述区域节点相连形成边则表示对应区域物理相邻近；两个所述状态节点相连则表示对应状态相似；S2：对所述初始异构图神经网络进行游走采样找出其中各个节点的强相关邻居节点；将所述初始异构图神经网络中每个节点的各属性特征编码为向量后聚合起来作为该节点的初始向量表示；S3：将各个节点对应的正样本和负样本输入所述初始异构图神经网络进行训练，每轮训练过程中利用每个节点的强相关邻居节点的初始向量来聚合该节点的初始向量表示，训练完成后得到目标异构图神经网络及其图中每个节点的最终向量表示；每个节点的正样本为其强相关邻居节点中具有连接关系的节点；每个节点的负样本为与其无连接关系的节点；S4：利用所述目标异构图神经网络中每个节点的最终向量计算各个所述道路节点在未来预测时刻的路况。
全文数据：
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百度查询： 华中科技大学 基于异构图神经网络的路况预测方法、装置和电子设备
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