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摘要：本发明公开了一种基于动态多图时空同步网络的交通流量预测方法，包括：生成时间序列的交通流数据；设计特征增强模块，将交通流数据与外部因素融合；定义时间和空间上的多图，并构造两种动态时空同步图；构建动态多图时空同步网络，该网络叠加四层动态多图时空同步层，每层动态多图时空同步层中部署两种平行的动态多图时空同步模块，以此同步建模交通流数据的时空依赖。本发明将交通流数据与外部因素融合，考虑了天气、温度等气象因素对交通流的影响，同时构造了不同的动态时空同步图，以从多方面、多角度同步提取交通流数据的时空相关性，进而使模型达到精确的预测精度。
主权项：1.一种基于动态多图时空同步网络的交通流量预测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1通过交通采集设备采集路网中的交通数据，远程传输并存储至交通数据服务器，根据数据采集时间生成时间序列的交通数据，并将其按Z-score方法进行标准化，然后划分为训练集、验证集、测试集；步骤2通过气象设备采集天气、温度这些外部数据，远程传输并存储至交通数据服务器；设计特征增强模块FAM，将交通数据与外部数据融合；步骤3定义时间和空间上的多图，并以此构造两种动态时空同步图；步骤4构建动态多图时空同步网络DMSTSN，该网络叠加四层动态多图时空同步层DMSTSL，每层中部署两种平行的动态多图时空同步模块DMSTSM，以此同步建模交通数据的时空依赖；步骤5用训练集训练动态多图时空同步网络，用验证集验证训练效果，并用测试集测试模型的预测精度。
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百度查询： 南通大学 一种基于动态多图时空同步网络的交通流量预测方法
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