公开(公告)号：CN118886801A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411382722.8

申请日：2024-09-30

Applicant: 无锡学院

Inventor： 朱灵龙 ,  冯星宇 ,  张永宏 ,  王泉 ,  阚希 ,  曹海啸 ,  赵心迪 ,  曹燚 ,  吴昊

IPC: G06Q10/067 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开一种交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型。本发明建立一个由图网络生成层、图卷积模块和多尺度时间卷积模块三个核心组件构成的框架，由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制来生成动态邻接矩阵，并对多类邻接矩阵聚合，进而更好地利用交通节点中的交通特性，以及捕捉提取交通特征里隐含的空间特征，克服了传统方法的局限性，有效地解决了传统交通流量预测方法在智能交通系统中预测准确度度、无法反映交通网络影响等问题。

公开(公告)号：CN118886801B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411382722.8

申请日：2024-09-30

Applicant: 无锡学院

Inventor： 朱灵龙 ,  冯星宇 ,  张永宏 ,  王泉 ,  阚希 ,  曹海啸 ,  赵心迪 ,  曹燚 ,  吴昊

IPC: G06Q10/067 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开一种交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型。本发明建立一个由图网络生成层、图卷积模块和多尺度时间卷积模块三个核心组件构成的框架，由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制来生成动态邻接矩阵，并对多类邻接矩阵聚合，进而更好地利用交通节点中的交通特性，以及捕捉提取交通特征里隐含的空间特征，克服了传统方法的局限性，有效地解决了传统交通流量预测方法在智能交通系统中预测准确度度、无法反映交通网络影响等问题。