[发明专利]基于知识图谱和深度时空卷积的城域交通流量预测方法在审
| 申请号： | 202011537038.4 | 申请日： | 2020-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN112687102A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 刘雪莉;尹宝才;高文 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F16/29;G06F16/215;G06F16/2458;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于知识图谱和深度时空卷积的城域交通流量预测方法。本发明采用时空图卷积神经网络进行交通流量预测，相比传动的预测方法，将时间和空间进行强关联，提高了交通流量预测的准确性；本发明没有采用常规的卷积和递归单位，而是在图上建立问题，并建立具有完整卷积结构的模型，使得可以用更少的参数带来更快的训练速度，极大了降低了交通流量预测的算力需求；本发明将路网产生的新数据加入到训练集中，不断对模型进行迭代优化，提升模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 图谱 深度 时空 卷积 交通 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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