[发明专利]一种基于多属性融合神经网络的交通数据补偿方法在审
| 申请号： | 202211005103.8 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115376318A | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 贾朝龙;李文辉;肖云鹏;龚佳明;张健 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/04 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王诗思 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于多属性融合神经网络的交通数据补偿方法，包括：获取路网卡口的交通流量数据，计算卡口之间的量化关联程度，建立路网矩阵，并将对应卡口的交通流量数据填入路网矩阵中，得到路网特征矩阵，建立路网交通流量数据恢复模型，通过时空同步图神经网络模块捕获没有交通流量数据缺失的卡口的隐藏交通流状态，通过时空图注意力机制模块捕获没有流量数据缺失的卡口的动态特征，将卡口的隐藏交通流状态和卡口的动态特征输入融合恢复网络模块，恢复卡口缺失的交通流量数据。本发明通过引入交通流中的动态性，不仅可以更准确得恢复缺失的交通数据，还可以分析出交通路网上的交通变化状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 属性 融合 神经网络 交通 数据 补偿 方法 | ||
【主权项】：
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