• 专利基本信息
  • 发明 2022100856882 一种基于Transformer的自适应时空图神经网络交通流预测方法及系统 2024

    已下证 交通流预测 智能交通 智慧交通 交通流量预测 车流量预测 3人

    G06F18/213 G06N3/08 G06N3/0464 G08G1/065

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    • 专利摘要

    本发明属于智能交通领域,具体涉及一种基于Transformer的自适应时空图神经网络交通流预测方法及系统,方法包括获取历史数据,将历史数据拼接后作为输入数据;将输入数据使用向量进行表示,并获取表征路网空间特征的邻接矩阵和交通流特征矩阵;根据路网的连通性和节点特征矩阵,提取节点自身的时间相关性、不同节点间之间的时空相关性获得第一交通流特征矩阵,并根据路网结构中的隐藏的空间相关性,获得第二交通流特征矩阵;将第一交通流特征矩阵与第二交通流特征矩阵进行融合,得到最终的交通流特征,将该特征输入预测模型进行预测得到预测结果;本发明在复杂交通的状况下对较长时交通流具有良好的预测效果。

    • 专利生命周期
    专利申请:2022-01-25
    专利授权日:2024-10-15 00:00:00.0
    最近更新时间:2024-12-24