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公开(公告)号：CN117831279A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311792287.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/043 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法。将模糊理论和图神经网络进行融合，形成一种模糊深度学习框架，以处理交通认知相关数据的复杂时空特征和外部数据的不确定性,最终进行城市交通流量预测。本框架利用模糊推理机制获得突发流行病疫情相关数据的模糊表示并提取相应特征，以处理城市交通外部因素的不规则性；同时，利用图神经网络处理交通认知相关数据，以捕捉交通数据的动态时空相关性；最后，将本模型的交通流预测结果应用于城市交通认知工作。
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