发明专利 已授权

一种基于异步时空膨胀图卷积网络的交通流量预测方法

📄 申请号:CN202110837289.2 📄 发布日:2026/11/10

著录项目信息

申请日
2021-07-23
公开号
CN113570859B
公开日
2022-07-22
申请人
江南大学
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

交通流量预测, 智能交通, 智慧城市, 交通管理, 路网调度

摘要

本发明公开了一种基于异步时空膨胀图卷积网络的交通流量预测方法,属于智能交通系统领域。所述方法使用异步时空图对交通路网中的时空依赖进行建模,模型中考虑了交通数据的时间相关性、空间相关性,使其尽可能反映实际场景。具体的,该方法首先生成异步时空图来建模交通路网中的异步时空关联,然后根据生成的异步时空图,构建异步时空关联矩阵作为图卷积网络的卷积核来同步提取交通数据中的异步时空关联特征,最后使用输出层将提取到的特征进行处理,生成12个时间步的交通流量预测输出。通过公开的数据集(PEMS04)进行验证,该方法预测交通流量的平均绝对误差可达到19.55,对交通流量的精准预测和交通管理具有良好的指导作用。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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