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摘要：本发明提供一种基于对偶动态时空自动编码器网络的交通流预测方法，涉及交通流预测的技术领域。包括以下步骤：设计用于从交通流数据中学习内在模式的自动编码器，并将当前的交通流信息编码通过低维进行表示；对交通流图节点的动态特征进行建模，建立对偶动态时空编码网络DDSTAEN框架；将交通流图转换为对偶超图，捕获边的动态时空特征；将当前隐藏状态投影到未来隐藏状态，实现交通流的预测；通过对偶动态时空自动编码器来训练，获取预测损失函数。本发明提出了一种对偶动态时空编码网络DDSTAEN框架。该框架采用对偶动态时空卷积网络来学习和识别现有交通流数据中的内在模式和隐藏状态，并利用预测的隐藏状态来重构未来的交通流动态。
主权项：1.一种基于对偶动态时空自动编码器网络的交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：设计用于从交通流数据中学习内在模式的自动编码器，并将当前的交通流信息编码通过低维进行表示；S2：对交通流图节点的动态特征进行建模，建立对偶动态时空编码网络DDSTAEN框架；S3：将交通流图转换为对偶超图，捕获边的动态时空特征；S4：将当前隐藏状态投影到未来隐藏状态，实现交通流的预测；S5：通过对偶动态时空自动编码器来训练，获取预测损失函数；设置原始交通流数据X用作输入，预测交通流作为输出，表示为： 则预测损失函数为： 其中，Y:,j表示真实值，表示传感器在时间步j的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种基于对偶动态时空自动编码器网络的交通流预测方法
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