[发明专利]一种基于时空图表示学习的交通事故预测方法有效
| 申请号： | 202110115399.8 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112784121B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 刘志;陈洋;卞纪新;孔祥杰;沈国江 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06F16/9035;G06F16/9537;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 | 代理人： | 张慧英 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于时空图表示学习的交通事故预测方法，首先根据传感器网络构建交通路网的邻接矩阵，对原始交通数据进行筛选和统计，得到特定区域的速度、容量和占有率数据构建特征矩阵。然后建立基于ST‑VGAE结构的交通事故预测模型，通过将邻接矩阵和特征矩阵输入ST‑VGAE中，通过时空图卷积模块表征交通状态，并将其输入到一个卷积神经网络中进行交通事故发生概率的预测。最后，使用处理好的数据训练所建立的交通事故预测模型，并调整模型中的参数以获得最优的交通流预测。实验结果验证了模型在交通事故预测任务上的有效性，并为使用时空图表示学习解决事故预测任务提供新的思路和方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 图表 学习 交通事故 预测 方法 | ||
【主权项】：
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