发明专利已授权

基于多步耦合图卷积网络的交通预测方法

📄 申请号：CN202210368645.5 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2022-04-09

公开号

CN114692984A

公开日

2022-07-01

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_06 , G06N3_04 , G06K9_62 , G08G1_01 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络图卷积网络交通流预测时空数据挖掘

应用场景

智能交通, 交通流量预测, 路况预测, 城市交通管理, 出行时间预估

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摘要

本发明涉及城市交通流量预测与管理技术，具体是一种基于多步耦合图卷积网络的交通预测方法。本发明包含以下步骤：(1)通过定位设备收集每次出行的起始、终止位置和时间等信息，构造出每个站点在每个时间段的流入和流出量，作为每个站点的特征表示；(2)通过每个站点的历史流量或者位置关系构建站点之间的关系图；(3)通过多步耦合图卷积学习站点的空间特征表示，捕捉站点不同层次的需求变化；(4)在不同时间段的空间特征表示基础上，利用门控循环图神经网络学习站点的时空特征，实现空间特征与时间特征的融合；(5)利用多步注意力机制从历史交通流量特征中提取有用的信息，结合编码‑解码器结构来预测未来时刻的交通流量。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于混合分层强化学习的网约车调度方法

当前第 / 件

一种高散热性的数控机床用钣金外罩

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