公开(公告)号：CN109887282B

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN201910164972.7

申请日：2019-03-05

Applicant: 中南大学

Inventor： 鲁鸣鸣 ,  张坤芳 ,  张阳 ,  蔡佳文 ,  田卓林 ,  毕文杰 ,  刘海英

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明公开了一种基于层级时序图卷积网络的路网交通流预测方法，该方法包括步骤：S1、建立路网图，根据路网图构建邻接矩阵；S2、将每个节点上的流量作为此节点的信号；S3、利用图的邻接矩阵，计算拉普拉斯矩阵，针对流量信号建立谱图卷积模块，提取路网的空间结构对流量的影响；S4、构建聚类池化和反池化模块，提取路网中的层级信息，寻找相似结构的流量特征；S5、谱图卷积模块和聚类池化模块一起构成GRU单元，实现对流量时间特征的提取；S6、利用自编码器结构完成序列到序列的流量预测。本发明的层级时序图卷积网络，更精准预测庞大复杂的交通流量，方便城市居民规划出行路线，减少出行时间，提高出行感受，提升计算效率，不易出现内存溢出问题。

公开(公告)号：CN109887282A

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201910164972.7

申请日：2019-03-05

Applicant: 中南大学

Inventor： 鲁鸣鸣 ,  张坤芳 ,  张阳 ,  蔡佳文 ,  田卓林 ,  毕文杰 ,  刘海英

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明公开了一种基于层级时序图卷积网络的路网交通流预测方法，该方法包括步骤：S1、建立路网图，根据路网图构建邻接矩阵；S2、将每个节点上的流量作为此节点的信号；S3、利用图的邻接矩阵，计算拉普拉斯矩阵，针对流量信号建立谱图卷积模块，提取路网的空间结构对流量的影响；S4、构建聚类池化和反池化模块，提取路网中的层级信息，寻找相似结构的流量特征；S5、谱图卷积模块和聚类池化模块一起构成GRU单元，实现对流量时间特征的提取；S6、利用自编码器结构完成序列到序列的流量预测。本发明的层级时序图卷积网络，更精准预测庞大复杂的交通流量，方便城市居民规划出行路线，减少出行时间，提高出行感受，提升计算效率，不易出现内存溢出问题。