[发明专利]一种基于图卷积神经网络的城市交通流量时空预测方案有效
| 申请号： | 202011345693.X | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112489426B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 张荣庆;汪涵秋;李冰 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的城市交通流量时空预测方案，包括以下步骤：获取城市路网拓扑结构图和历史流量数据；构建并训练ST‑GCN网络模型；预测得到所有A类路口的预测流量；使用Adjacent算法得到所有B类路口的预测流量；使用Adjacent算法得到所有C类路口的预测流量；再使用Similar算法得到D类路口的预测流量；最后输出所有路口的预测流量。与现有技术相比，本发明首先通过构建和训练ST‑GCN网络模型，得到有历史流量数据路口的预测流量，再通过Adjacent‑Similar算法，对于无历史流量数据的路口，根据其相邻路口的预测流量得到其预测流量，对于“孤岛”路口，寻找其相似路口并用相似路口的预测流量作为该路口的预测流量，为无历史流量数据路口的流量预测提供了新的解决思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 城市交通 流量 时空 预测 方案 | ||
【主权项】：
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