发明专利 已授权

一种基于时空图表示学习的交通事故预测方法

📄 申请号:CN202110115399.8 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2021-01-28
公开号
CN112784121A
公开日
2021-05-11
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

技术画像

应用场景

智能交通系统, 城市交通管理, 交通安全预警, 道路事故预防, 交通风险监测

摘要

本发明涉及一种基于时空图表示学习的交通事故预测方法,首先根据传感器网络构建交通路网的邻接矩阵,对原始交通数据进行筛选和统计,得到特定区域的速度、容量和占有率数据构建特征矩阵。然后建立基于ST‑VGAE结构的交通事故预测模型,通过将邻接矩阵和特征矩阵输入ST‑VGAE中,通过时空图卷积模块表征交通状态,并将其输入到一个卷积神经网络中进行交通事故发生概率的预测。最后,使用处理好的数据训练所建立的交通事故预测模型,并调整模型中的参数以获得最优的交通流预测。实验结果验证了模型在交通事故预测任务上的有效性,并为使用时空图表示学习解决事故预测任务提供新的思路和方法。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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