[发明专利]一种基于多图卷积神经网络的交通速度预测方法有效
| 申请号： | 202011472425.4 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112652167B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 于瑞云;苏鹏;韩柏 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/052;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 吴琼 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于多图卷积神经网络的交通速度预测方法，按以下步骤依次进行：1、获取传感器在交通路网中的部署位置，并匹配到真实的交通路网当中；2、将每个传感器位置视为一个节点，计算任意两个节点之间的距离，与设定的阈值做比较，构建交通结构图，用邻接矩阵表示；3、获取传感器对应的路段的交通速度时间序列数据；4、根据速度时间序列数据计算不同路段的交通速度相似性，得到相应的相似性分数，与设定的阈值做比较，构建交通相似性图，用邻接矩阵表示；5、将交通速度时间序列数据、及上述两个邻接矩阵输入到多图卷积神经网络中进行训练，得到未来每个传感器上交通速度的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 交通 速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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