[发明专利]基于持续学习的时空因果预测的城市交通数据预测方法有效
| 申请号： | 202311027776.8 | 申请日： | 2023-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN116740949B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 邓攀;赵宇;裴赟昶;刘俊廷;汪慕澜 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;北京市西城区科学技术和信息化局（北京市西城区大数据管理局） |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06F18/24;G06F18/23213;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京天汇航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11987 | 代理人： | 黄川;高永 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于持续学习的时空因果预测的城市交通数据预测方法，属于城市时空数据预测技术领域，解决了现有技术对城市交通数据预测不准确、训练及预测所需的时间和硬件资源过多，难以满足对城市交通数据预测的实际应用需求的问题。本发明的任务数据为多批次任务的实时数据，构建时空历史记忆库，分类筛选出能代表旧的任务数据分布的时序数据和图数据，满足前向迁移需求，预测效果准确；结合模型权重的正交参数空间，从时空历史记忆库中计算出正交投影算子，实现在新任务上训练时在正交参数空间中更新参数，在旧任务上的预测效果稳定，高效利用过去的城市交通数据，节省训练及预测所需的时间和硬件资源，满足预测的实际应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 持续 学习 时空 因果 预测 城市交通 数据 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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