[发明专利]融合时空注意力神经网络和交通模型的交通流预测方法有效
| 申请号： | 202210179481.1 | 申请日： | 2022-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN114495507B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 史本云;李菁;彭岳 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/045;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京科阔知识产权代理事务所(普通合伙) 32400 | 代理人： | 苏兴建 |
| 地址： | 211899 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种融合时空注意力神经网络和交通模型的交通流预测方法，将特征数据按照时间片进行划分，在每个时间片上首先对数据进行图注意网络GAT操作，得到流量特征和速度特征的新表示，再将速度特征的新表示输入交通仿真模型Greenshields抛物线模型进行变换得到流量特征的又一新表示，然后将两个流量特征的新表示分别进行门控循环单元网络GRU处理，随后将得到的两种流量表征进行拼接得到全连接层的输入，之后对拼接的特征数据进行全连接层的处理得到最终的预测结果，最后基于深度学习理论训练神经网络模型。用训练得到的网络模型，得出测试集上的预测结果。本方法可在已知道路交通网及其流量特征和速度特征数据的情况下，实现未来时间段的交通流量预测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 时空 注意力 神经网络 交通 模型 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京工业大学，未经南京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210179481.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：墙板及其制作方法
- 下一篇：一种食物保鲜装置的使用方法
