发明专利已授权

一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法

📄 申请号：CN202210916072.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-08-01

公开号

CN115456238B

公开日

2025-06-03

申请人

浙江工业大学

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 , G06Q10_0631 , G06F18_22 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06N3_0464 , G06N3_042 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络时空数据挖掘人工智能算法

应用场景

城市交通管理, 智慧城市, 公共交通调度, 网约车出行服务, 交通拥堵治理

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摘要

本发明公开了一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法，获取城市中各个区域的地理位置数据、POI数据和道路数据，以各个区域为节点构建地理相似图、功能相似图和道路相似图；以单位时间为间隔，获取城市中每个区域在各个单位时间内的出行需求数据，构建动态需求相似图；然后结合动态多视图和耦合图卷积模块，能够从多个角度对出行需求数据中复杂的时空关系进行建模，对各个单位时间对应的融合空间特征分别采用门控循环单元提取时间相关特征，然后提取时间相关特征与外部特征之间的注意力分数，以注意力分数为权重，对所有单位时间对应的时间相关特征进行加权求和，得到最终预测结果。本发明提高了城市出行需求预测的准确性。

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

一种改进的离心泵外特性预测方法

当前第 / 件

一种码垛机器人的工作空间确定方法

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