发明专利已授权

一种基于时空关联特征矩阵的未来交通流量智能预测方法

📄 申请号：CN202410117383.4 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2024-01-29

公开号

CN117649769B

公开日

2024-04-16

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G08G1_01

IPC 分类号

G08G1_01 , G06F18_214 , G06F18_25 , G06N3_0442 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法交通流量预测时空特征分析

应用场景

智慧交通, 交通管理, 城市交通规划, 拥堵预警, 智能网联交通

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摘要

本发明涉及一种基于时空关联特征矩阵的未来交通流量智能预测方法，引入图卷积残差网络与时空双向门控循环单元组合，实现对目标路网的预测，其中，时空双向门控循环单元有效地捕捉交通数据中的时空关联性，允许模型在考虑历史数据的同时，考虑未来时刻的信息，图卷积残差网络有助于模型更好地理解城市交通网络的拓扑结构，从而提高预测的精确性和鲁棒性，设计方法通过考虑时间和空间的复杂关系，精确地预测未来交通流量，提高了交通管理的效率，应用潜力广泛，不仅可以帮助城市规划者更好地管理交通流量，还可以为个人驾驶者提供实时交通信息，以改善他们的出行体验，具有重要的实际应用前景。

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

基于XML文档相似度的Office操作题自动判分方法及系统

当前第 / 件

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