[发明专利]一种基于图对比学习的多模态交通流量预测方法及系统有效
| 申请号： | 202211122126.7 | 申请日： | 2022-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN115601960B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 廖清;张瑞淇;秦建阳;张加佳;王轩 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院） |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/09 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图对比学习的多模态交通流量预测方法及系统，方法包括：基于历史交通流量数据建立局部和全局流量异构图；对全局和局部流量异构图进行编码得到对应的异构图流量特征；计算局部流量异构图流量特征的互信息来优化局部流量异构图流量特征；多个局部流量异构图流量特征经过注意力机制融合成的全局流量特征，与全局流量异构图流量特征进行图对比学习来优化全局流量异构图流量特征；将优化后的局部和全局流量异构图流量特征输入到空间图卷积神经网络分别预测多模态的交通流量。本发明可以有效地捕获不同出行模式之间的相关性和差异性，有助于更好地捕获多种出行模式之间的依赖关系，从而提升交通流量预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 多模态 交通 流量 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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