[发明专利]一种基于深度学习的复杂交通路网交通速度预测方法有效
| 申请号： | 201911255806.4 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112950924B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 郭戈;袁威 | 申请（专利权）人： | 东北大学秦皇岛分校 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 中国商标专利事务所有限公司 11234 | 代理人： | 姜司晨 |
| 地址： | 066004 河北省秦*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的复杂交通路网交通速度预测方法，其通过获取PeMS数据集，制作交通速度数据集和传感器网络的邻接矩阵数据，利用多个时空特征提取层堆叠捕捉高阶邻居节点之间的时空特征，局部注意力层提取当前时刻交通速度的具有空间关系的变化趋势特征，采集多个时空提取层产生的特征和局部注意力层产生的特征进行融合输入到全连接神经网络进行未来的交通速度预测，设计损失函数，并利用Adam算法进行优化；本发明的技术方案解决了现有的交通速度预测方案由于空间特征提取不佳所导致的预测精度低，误差波动较大以及深度学习网络训练耗时等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 复杂 交通 路网 速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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