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公开(公告)号：CN119495188A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411569651.2
申请日：2024-11-05
Applicant: 华南农业大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的时空ARIMA交通预测方法，包括通过时间感知分解策略将原始交通数据分解成多个子集；将每个子集拆分成周期与时间段数据，组成训练数据集和测试数据集；构建时空ARIMA网络模型；并利用训练数据集训练时空ARIMA网络模型；利用训练好的时空ARIMA网络模型对测试数据集进行预测。本发明结合了时间感知分解策略和时空ARIMA，同时提取了时间与空间的特征信息，并且可以更好的捕捉到不同时间段下的时空依赖信息，从而提升了交通预测的效果；本发明考虑交通数据的时间属性，从而处理时变空间依赖性问题；根据数据的固有分布和过渡周期；与现有交通预测方法相比，本发明能够预测出精确的交通预测结果。
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