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摘 要:本发明提供一种基于强化时空图神经网络的交通预测方法,基于序列到序列模型的交通预测框架,对道路网络的时间相关性、空间相关性进行建模,根据道路网络上下游关系将整个路网构建成一个有向加权图,通过扩散图卷积网络来捕获路网的空间相关性,提取路网的空间相关性特征,将带有空间相关性特征的时间序列输入到递归神经网络中捕获路网的时间相关性,然后通过强化学习中的actor‑critic算法在解码的过程中对预测结果进行优化,将每个时间片捕获的路网关系拓扑图看作智能体中的actor,将递归神经网络看作actor选择下一个动作的随机策略,并用critic对它选择的动作进行评判,并反馈一个优势函数,actor根据反馈的优势函数来更新策略参数,相比传统方法大大提高了预测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011127925.4 | 专利名称: | 一种基于强化时空图神经网络的交通预测方法 |
申请日: | 2020-10-20 | 申请/专利权人 | 河南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河南省开封市明伦街85号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 网络传输 交通预测搜索 |
公开/公告日: | 2021-01-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112241814A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/12/02 | 授权 | |
2021/02/05 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利申请号: 202011127925.4 申请日: 2020.10.20 |
2021/01/19 | 公开 |