[发明专利]一种基于注意力时态图卷积网络的交通预测方法有效
| 申请号： | 201910146627.0 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN109754605B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 李海峰;宋玉姣;赵玲;张明;王钰迪 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 黄志兴;赵东方 |
| 地址： | 410083 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于智能交通领域，公开了一种基于注意力时态图卷积网络的交通预测方法，首先，将城市道路网络建模为图结构，图的节点表示路段，边为路段之间的连接关系，将每条路段的时间序列描述为节点的属性特征；其次，利用注意力时态图卷积网络模型捕捉交交通流的时间和空间特征，利用门控循环单元学习城市道路上交通流的时间变化趋势以捕捉时间依赖性，利用注意力机制学习交通流全局时间变化趋势；然后，利用全连接层获取每条路段上不同时刻的交通流状态；最后，利用不同的评价指标估计城市道路上交通流真实值与预测值得差异，以评估模型的预测能力。实验证明，本发明提出的方法能够有效实现城市道路上的交通流预测任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 时态 图卷 网络 交通 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力时态图卷积网络的交通预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将城市道路网络建模为图结构，图的节点表示路段，图的边表示路段之间的连接关系，将每条路段的时间序列描述为节点的属性特征；(2)将步骤(1)得到的图和历史n个交通时间序列，输入注意力时态图卷积网络模型，通过所述注意力时态图卷积网络模型捕捉交通流的全局时间变化特征和空间特征，以及相应的包含交通流时空特征的隐藏状态；(3)将步骤(2)得到的隐藏状态输入全连接层，得到各路段上的预测结果。
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