公开(公告)号：CN115565370B

公开(公告)日：2024-04-23

申请号：CN202211148650.1

申请日：2022-09-20

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 张珣 ,  张楚童 ,  丛扬潇 ,  吴立杰 ,  张迎春

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公布了一种局部时空图卷积交通流量预测方法及系统，对图卷积网络模型结构进行改进，在交通数据的时间维度添加边，在相邻两个时间点的节点之间连边，构建局部时空图，将构造的局部时空图表示为邻接矩阵；构建局部时空图卷积网络模型，用于捕获局部时空图时空数据中的时空关联性，实现局部时空图卷积交通流量预测。局部时空图卷积交通流量预测系统包括地铁实时流量数据模块、数据预处理模块和交通流量预测模型模块；还可包括地铁满载率的实时分析模块。

公开(公告)号：CN115565369B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202211148038.4

申请日：2022-09-20

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 张珣 ,  张楚童 ,  张滨 ,  张鑫 ,  张迎春

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06F18/232

Abstract: 本发明公布了一种基于超图的时空超图卷积交通流量预测方法，将交通线路图按照流量变化特征构建成时空超图，再建立时空超图卷积交通流量预测模型对交通流量进行预测。本发明提供的技术方案根据过往交通时序上的流量变化特征，将特征相似的交通站点进行聚类，在相邻两个时间点之间构造超边，将相邻时间点中同属一个类别的地铁站相连，构建跨时空超图；再通过构建基于超图的时空卷积网络模型，挖掘时空超图的时空关联性，预测未来交通流量，可有效提高区域交通流量预测的准确度。

公开(公告)号：CN115565370A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211148650.1

申请日：2022-09-20

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 张珣 ,  张楚童 ,  丛扬潇 ,  吴立杰 ,  张迎春

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公布了一种局部时空图卷积交通流量预测方法及系统，对图卷积网络模型结构进行改进，在交通数据的时间维度添加边，在相邻两个时间点的节点之间连边，构建局部时空图，将构造的局部时空图表示为邻接矩阵；构建局部时空图卷积网络模型，用于捕获局部时空图时空数据中的时空关联性，实现局部时空图卷积交通流量预测。局部时空图卷积交通流量预测系统包括地铁实时流量数据模块、数据预处理模块和交通流量预测模型模块；还可包括地铁满载率的实时分析模块。

公开(公告)号：CN113191144B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202110297717.7

申请日：2021-03-19

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 段大高 ,  白宸宇 ,  韩忠明 ,  张楚童 ,  张秋丽

IPC: G06F40/289 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于传播影响力的网络谣言识别方法，具体包括如下步骤：对多个包含谣言信息的文本进行神经网络训练，得到文本特征矩阵；获取第一用户节点信息矩阵；构建传播图结构；构建发布用户传递注意力节点模型；根据更新后的第二用户节点信息矩阵和所述文本特征矩阵来训练神经网络模型，得到谣言识别模型；根据所述谣言识别模型识别网络谣言。本发明还公开一种基于传播影响力的网络谣言识别系统，包括：文本特征矩阵获取模块、用户节点信息获取模块、第一构建模块、第二构建模块、训练模块、识别模块；综上，本发明有效的捕获了谣言信息在转发关系中不同维度的节点信息，能够有效识别谣言信息。

公开(公告)号：CN115565369A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211148038.4

申请日：2022-09-20

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 张珣 ,  张楚童 ,  张滨 ,  张鑫 ,  张迎春

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公布了一种基于超图的时空超图卷积交通流量预测方法，将交通线路图按照流量变化特征构建成时空超图，再建立时空超图卷积交通流量预测模型对交通流量进行预测。本发明提供的技术方案根据过往交通时序上的流量变化特征，将特征相似的交通站点进行聚类，在相邻两个时间点之间构造超边，将相邻时间点中同属一个类别的地铁站相连，构建跨时空超图；再通过构建基于超图的时空卷积网络模型，挖掘时空超图的时空关联性，预测未来交通流量，可有效提高区域交通流量预测的准确度。

公开(公告)号：CN113191144A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110297717.7

申请日：2021-03-19

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 段大高 ,  白宸宇 ,  韩忠明 ,  张楚童 ,  张秋丽

IPC: G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于传播影响力的网络谣言识别方法，具体包括如下步骤：对多个包含谣言信息的文本进行神经网络训练，得到文本特征矩阵；获取第一用户节点信息矩阵；构建传播图结构；构建发布用户传递注意力节点模型；根据更新后的第二用户节点信息矩阵和所述文本特征矩阵来训练神经网络模型，得到谣言识别模型；根据所述谣言识别模型识别网络谣言。本发明还公开一种基于传播影响力的网络谣言识别系统，包括：文本特征矩阵获取模块、用户节点信息获取模块、第一构建模块、第二构建模块、训练模块、识别模块；综上，本发明有效的捕获了谣言信息在转发关系中不同维度的节点信息，能够有效识别谣言信息。