发明专利已授权

一种基于GAT和改进PKO-ELM算法的交通流预测方法

Name: 一种基于GAT和改进PKO-ELM算法的交通流预测方法
Brand: 淮安大学
SKU: 2024118139741
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411813974.1 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2024-12-11

公开号

CN119694119B

公开日

2025-12-16

申请人

淮安大学

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 , G08G1_095 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图神经网络极限学习机

应用场景

交通流预测, 智能交通, 交通管理, 智慧城市, 路网监测

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摘要

本发明公开了一种基于GAT和改进PKO‑ELM算法的交通流预测方法。首先，对实时采集和历史交通流数据集进行预处理；其次，将交通道路图建模为图结构，构建节点特征矩阵和邻接矩阵；再次，通过GAT对矩阵进行特征的更新和聚合，提取节点的空间特征；然后，构建PKO‑ELM模型，通过反向学习的策略初始化种群进行PKO算法改进，利用改进的PKO算法优化ELM参数，搜索模型参数的最优解；最后，利用训练优化后的PKO‑ELM模型对交通流数据进行预测，并通过交互式地图进行可视化展示。本发明基于深度学习的空间特征提取和参数优化后的进化算法，提供了一种更准确的交通流预测结果，从而缓解交通拥堵和改善交通管理。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119694119B

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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

一种锅炉NOx排放浓度预测方法、装置及介质

当前第 / 件

一种应用于锂电池剩余寿命预测的方法

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