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公开(公告)号：CN111899510A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010738152.7
申请日：2020-07-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了基于发散卷积和GAT的智能交通系统流量短期预测方法及系统，通过统计相关的方法例如历史平均值法补全交通流数据集中的缺失值，通过计算各个节点之间的距离，使用带阈值的高斯核建立表示节点邻近程度的邻接矩阵，并利用发散卷积层充分提取交通流数据的时空特征，再将提取的特征利用基于图注意力机制和发散卷积门控循环单元网络的带计划采样的编解码器程序进行预测。本发明能有效改善了数据缺失的问题，在预测精度和运算效率上都有显著提高，尤其是短时预测效果更佳。
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公开(公告)号：CN111860787A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010729245.3
申请日：2020-07-27
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种含有缺失数据的耦合有向图结构流量数据的短期预测方法及装置，该方法具体包括：将有向图结构流量数据表示成拓扑图结构；对有向图结构流量数据进行数据预处理，并补全缺失数据；通过计算图上各个节点之间的距离，使用带阈值的高斯核建立邻接矩阵；将邻接矩阵信息和流量数据经过基于发散卷积层的程序，充分捕捉图结构流量数据的空间依赖性；将提取的特征输入基于发散卷积门控循环单元网络的带计划采样的编解码器程序，经过发散卷积门控循环单元网络时充分捕捉图结构流量数据的时间依赖性，经编解码器程序后，将输出结果作为预测。本发明实现有向图结构流量数据的短期预测，能充分捕捉图的结构特性，运算效率高，预测精度高。
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公开(公告)号：CN111899510B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202010738152.7
申请日：2020-07-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了基于发散卷积和GAT的智能交通系统流量短期预测方法及系统，通过统计相关的方法例如历史平均值法补全交通流数据集中的缺失值，通过计算各个节点之间的距离，使用带阈值的高斯核建立表示节点邻近程度的邻接矩阵，并利用发散卷积层充分提取交通流数据的时空特征，再将提取的特征利用基于图注意力机制和发散卷积门控循环单元网络的带计划采样的编解码器程序进行预测。本发明能有效改善了数据缺失的问题，在预测精度和运算效率上都有显著提高，尤其是短时预测效果更佳。
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