公开(公告)号：CN116862055A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310742425.9

申请日：2023-06-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 戴彧 ,  陈琪凯 ,  郭天仡 ,  陈嘉翰 ,  舒佳恒

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明公开了基于周期图卷积的短期时间预测方法，主要涉及智能交通系统领域。S1，数据预处理，获得训练数据集和验证数据集；S2，借助于S1得到的训练数据集，每次随机选取64组训练数据，输入到周期图卷积网络PGCN；设当前时间点为t，在Time‑embedding Layer中，能得到对应时间点t的日内周期#imgabs0#和周内周期特征embeddingTw(t)，其中d(t)，w(t)分别表示将时间t转换为周指数1至7和时间槽指数1至Nd的函数。本发明的有益效果在于：在不依赖先验知识的情况下动态建模道路之间的空间依赖性，不依赖任何先验知识，生成的周期图邻接矩阵能根据当前周期特征来挖掘节点间的动态关系，从而实现道路相关性动态建模。