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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供了通过隐式地理信息和知识蒸馏模型来提高交通预测性能的方法及产品，涉及人工智能技术领域。本发明实施例中，交通速度预测模型的第一信息提取模块提取隐式地理信息、第二信息提取模块提取隐式地理信息的动态信息，并且，该交通速度预测模型基于知识蒸馏作为学生模型，向预先训练完毕的教师模型学习了显式地理相关性信息的提取能力。从而，该交通速度预测模型整合了显式地理相关性、隐式地理信息和隐式地理信息的动态信息的提取能力，可以基于路网中各个路段在历史时间段内的交通速度中的显式地理相关性、隐式地理信息和隐式地理信息的动态信息，实现对路网中各个路段在未来时间段内的交通速度的预测。
主权项：1.一种通过隐式地理信息和知识蒸馏模型来提高交通预测性能的方法，其特征在于，所述方法包括：将交通速度记录输入交通速度预测模型，通过交通速度预测模型的第一信息提取模块提取隐式地理信息，以及，通过交通速度预测模型的第二信息提取模块提取隐式地理信息的动态信息，所述交通速度记录包括：路网中各个路段在历史时间段内的交通速度；基于隐式地理信息和隐式地理信息的动态信息，得到交通速度预测模型输出的交通速度预测结果，所述交通速度预测结果用于表征路网中各个路段在未来时间段内的交通速度；所述交通速度预测模型作为学生模型，向预先训练完毕的教师模型学习了显式地理相关性信息的提取能力，并且，所述交通速度预测模型基于交通速度标签，学习了隐式地理信息以及隐式地理信息的动态信息的提取能力；所述隐式地理信息用于表征：在不考虑地理信息作为先验知识的情况下，路段之间的相关性；所述显式地理相关性信息用于表征：在考虑地理信息作为先验知识的情况下，路段之间的相关性；隐式地理信息的动态信息用于表征：隐式地理信息随时间的变化情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 通过隐式地理信息和知识蒸馏模型来提高交通预测性能的方法及产品
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