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摘 要:本发明涉及一种面向区域流量预测的时空全局语义表示学习方法,S1建立面向区域流量预测的时空全局语义表示学习模型ST‑GSP,ST‑GSP包括依次排列的语义流编码器、transformer编码器和融合过程;语义流编码器对不同距离的空间依赖关系和外部因素的影响进行编码;transformer编码器用于捕获不同尺度的时间依赖关系之间的相关性;融合过程融合了历史表示和未来时间间隔上的外部因素,以获取最终的表示;S2采用自监督学习的方法对ST‑GSP进行训练;S3将待预测时间点之前的历史数据输入训练好的ST‑GSP,ST‑GSP的输出即为待预测时间点的流量。本发明方法利用了更详细的时间信息作为位置编码,增强了对区域流量预测的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210135460.X | 专利名称: | 一种面向区域流量预测的时空全局语义表示学习方法 |
申请日: | 2022-02-14 | 申请/专利权人 | 重庆大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市沙坪坝区沙正街174号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 人工智能搜索 |
公开/公告日: | 2024-05-31 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114493034B | 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 | |
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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 |