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公开(公告)号:CN117764232A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311786977.6
申请日:2023-12-25
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G08G1/01 , G06Q50/40 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/211 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征选择与融合的行程时间预测方法,首先获取包括时间、空间和其他数据在内的交通行程数据,得到交通行程数据向量;然后,构建行程时间预测模型;在模型中,空间、时间和其他数据分别经过特征提取模块,得到空间特征向量、时间特征向量和其他特征向量;空间特征向量和时间特征向量在时空注意力模块中,分别经过空间注意力单元和时间注意力单元,得到空间注意力特征向量和时间注意力特征向量;空间、时间注意力特征向量经过融合得到时空特征;其他特征向量经过自注意力机制,得到其他注意力特征向量;时空特征与其他注意力特征向量经过融合得到行程融合特征,行程融合特征再经过预测模块得到预测的行程时间。该方法提出了一种新的时空注意力机制,同时考虑了交通行程数据整体的时空相关性和交通行程数据与历史行程数据之间的相似性,提高了预测精度。