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申请/专利权人：株洲中车时代电气股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多尺度图注意力网络的交通流预测方法、介质及设备，方法包括步骤：获取历史交通流时间序列数据并进行预处理，获得具有季节性趋势和周期性趋势的时间序列；对时间序列进行不同尺度的划分，获得不同时间分辨率下的时间序列；针对不同时间分辨率下的时间序列，分别应用内部注意力机制和跨尺度注意力机制学习时间序列的长期依赖性和全局相关性，得到加权时间特征；获取历史交通路网，提取交通路网中的空间特征，然后对空间特征进行编码，得到编码后的空间特征；对加权时间特征和编码后的空间特征进行融合，获取未来时间窗口内的交通流预测值。本发明具有预测精度高等优点。
主权项：1.一种基于多尺度图注意力网络的交通流预测方法，其特征在于，包括步骤：获取历史交通流时间序列数据并进行预处理，获得具有季节性趋势和周期性趋势的时间序列；对具有季节性趋势和周期性趋势的时间序列进行不同尺度的划分，获得不同时间分辨率下的时间序列；针对不同时间分辨率下的时间序列，分别应用内部注意力机制和跨尺度注意力机制学习时间序列的长期依赖性和全局相关性，得到加权时间特征；其中对划分的每个尺度，对同一尺度的数据执行内部注意力机制，对不同尺度的数据执行跨尺度注意力机制；获取历史交通路网，提取交通路网中的空间特征，然后对空间特征进行编码，得到编码后的空间特征；其中对于交通路网中的空间特征，通过深度残差图注意力网络对输入的交通路网进行特征提取，然后通过应用基于注意力机制的门控循环网络来对空间特征进行编码；对加权时间特征和编码后的空间特征进行融合，获取未来时间窗口内的交通流预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 株洲中车时代电气股份有限公司 基于多尺度图注意力网络的交通流预测方法、介质及设备
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