[发明专利]持续记忆的自适应异质时空图卷积的交通预测方法及系统

权利要求书

1.一种持续记忆的自适应异质时空图卷积的交通预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取交通流量数据和流量数据的历史记忆，并输入记忆输入层；

记忆输入层输出时间序列，并将该时间序列作为异质时空图卷积层的第一个子层的输入；

异质时空图卷积层设有多个子层，前一个子层的输出是下一个子层的输入，构建不同时空异质图，并利用时空异质图完成图卷积操作；

异质时空图卷积层的各层输出时间序列至时空信息融合层，得到交通流量预测数据和新的历史记忆。

2.如权利要求1所述的持续记忆的自适应异质时空图卷积的交通预测方法，其特征在于，所述记忆输入层包括记忆模块和第一全连接层，输入的交通流量数据X₀和流量数据的历史记忆依次经过记忆模块和第一全连接层，T为时间长度，N为节点数量，C₁为节点历史信息特征的长度,R表示实数张量矩阵。

3.如权利要求2所述的持续记忆的自适应异质时空图卷积的交通预测方法，其特征在于，所述记忆模块包括第二全连接层和GRU模块；

交通流量数据X₀先经过第二全连接层，第二全连接层的输出和历史记忆作为GRU模块的输入；

GRU模块更新的历史记忆信息并保留当前交通流量序列的信息，得到新的历史记忆

将新的历史记忆作为新的特征拼接到当前节点的特征上，即将M′与X₁进行拼接得到新的节点特征，其计算式为：

X₂再经过第一全连接层来扩展节点的特征维度，以提高网络的表达能力，得到该层的输出H₍₀₎∈R^T×N×C，H₍₀₎作为异质时空图卷积层的第一个子层的输入，C₁为节点拼接历史信息特征后的长度。

4.如权利要求1所述的持续记忆的自适应异质时空图卷积的交通预测方法，其特征在于，所述异质时空图卷积层的子层包括异质时空图构建模块和时空图卷积模块，异质图构建模块进行图信号选择和异质图结构构建，用来构建不同时空异质图；

异质时空图构建模块输出T-2个异质时空图的图信号和对应的邻接矩阵，作为时空图卷积模块的输入，时空图卷积模块中包含多个图卷积块，图卷积块用于同步捕获异质时空图的时空依赖。