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公开(公告)号：CN118470972A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410677233.9
申请日：2024-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于离散图结构的交通流预测模型方法，属于交通管理技术领域，包括步骤一、采集数据；步骤二、进行数据的预处理；步骤三、进行模型的搭建与优化；步骤四、进行模型的训练；步骤五、进行模型的部署；步骤六、进行模型的预测及使用，本发明，在GNN框架下，同时学习图的结构和时间序列的预测，适用于图结构未知的情况，通过优化图模型的性能分布实现学习，通过神经网络参数化，实现对离散图结构的可微分重参数化采样，提高时间上的可扩展性、预测准确性以及计算效率。
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