[发明专利]一种基于时空图卷积神经网络的街区人流预测方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010238209.7 申请日: 2020-03-30
公开(公告)号: CN111612206B 公开(公告)日: 2022-09-02
发明(设计)人: 金德鹏;李勇;夏彤 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06F16/9537;G06F16/29;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 杨云云
地址: 100084 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明实施例提供一种基于时空图卷积神经网络的街区人流预测方法及系统。该方法包括:获取街区人流历史移动轨迹数据;将所述街区人流移动轨迹数据输入至预先训练好的街区人流预测模型中,得到所述街区人流预测模型输出的街区未来人流预测结果;其中,所述街区人流预测模型通过构建动态时空图和利用兴趣点对街区进行分类,对三维图卷积神经网络模型进行训练所得到的。本发明实施例通过构建表征空间关联和时间动态性的动态图,利用兴趣点来表征不同街区的功能属性,并利用多任务学习同时预测人流和街区功能,达到更好的人流预测性能。
搜索关键词: 一种 基于 时空 图卷 神经网络 街区 人流 预测 方法 系统
【主权项】:
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