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申请/专利权人：长三角信息智能创新研究院
摘要：本发明公开了一种交通流量预测装置、预测方法及预测模型构建方法，属于交通流量预测技术领域。本发明在传统时序预测模型的基础上，基于交通传感器的时序数据，构建交通流量时空图，并采用weighted‑STSGCN算法提取交通流量时空图的图结构信息得到时空图特征；基于路网和轨迹数据生成路网和轨迹图片，并采用ResNet提取图片特征以得到路网和轨迹的视觉特征；最后，通过基于MCB和Attention双通道多模态融合模型将时空图特征和视觉特征进行融合，并结合天气因素，从而构建得到实现未来交通流量的预测模型。采用本发明构建的模型，可以有效实现对交通流量的预测精度。
主权项：1.一种交通流量预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构建交通流量的时空图，提取交通流量的时空图特征，并生成时空图表示向量；步骤二、以路网、车辆轨迹以及传感器位置数据构建图片序列，对图片序列进行特征提取，获取图片序列的视觉表示向量；步骤三、对天气因素特征进行提取，形成天气因素的向量化表示；步骤四、采用MCB和Attention双通道多模态融合模型对时空图表示向量与图片序列的视觉表示向量进行融合，得到图结构与视觉特征对齐的融合向量，最终拼接天气因素向量，从而得到交通流量的预测模型；其具体过程如下：1采用MCB算法对时空图的特征向量序列以及路网和轨迹的视觉向量序列进行融合，得到融合结果向量2采用跨模态注意力机制对时空图的特征向量序列以及路网和轨迹的视觉向量序列进行融合，得到基于注意力机制的融合向量3将以及天气因素向量Vweather进行拼接，并进行交通流量预测，以得到下一时刻的交通流量预测结果Y,具体计算过程如公式15-17所示： 其中，W1,b1,W2,b2均为可学习参数，γ1+γ2＝1，表示时空图特征和视觉特征的融合向量，表示时空图特征、视觉特征以及天气特征的融合向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长三角信息智能创新研究院 一种交通流量预测装置、预测方法及预测模型构建方法
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