公开(公告)号：CN118430229A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410154432.1

申请日：2024-02-02

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 楼俊钢 ,  杨锦楠 ,  崔文恬 ,  申情 ,  刘振方

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/25 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明公开了一种带时空异质注意力的相似节点动态感知交通流预测方法，包括以下步骤：S1：设计一个动态参数记忆生成器，按照输入特征动态生成门控注意力单元和空间自注意力模块中的参数；S2：基于Wasserstein距离构建相似节点感知时空关联矩阵，并采用图遮蔽方法将时空关联矩阵融入到空间自注意力模块中；S3：分别使用门控注意力单元和空间自注意力模块来捕获时空相关性；S4：通过一个异构特征融合模块将门控注意力单元和空间自注意力模块提取的时空特征进行融合。本发明提出了一个新型的带时空异质注意力的相似节点动态感知交通流预测模型，新模型通过动态参数调整，对相似度更高的节点数据赋予更大的权重，从而提升模型预测性能。

公开(公告)号：CN118629226A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410648435.0

申请日：2024-05-23

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 崔文恬 ,  楼俊钢 ,  申情 ,  刘振方

IPC: G08G1/065 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G08G1/01 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了时空自适应动态图卷积网络交通流预测方法，能够通过引入门控时间卷积网络，通过使用不同粒度的扩张因果卷积网络来捕捉交通流的时间依赖性，扩张因果卷积网络的感受野大小随着隐藏层数量的增加呈指数增长，在堆叠扩张因果卷积的支持下，STADGCN能够高效且有效地处理具有长程时间序列的时空图数据，设计由静态自适应图学习、动态图学习和空间门控融合模块组成的自适应混合图卷积模块，分别利用静态自适应图学习和动态图学习捕获全局空间变化和局部空间变化，通过空间门控融合模块融合充分捕捉交通流历史数据中的动态时空特征，方便进行交通流准确预测。