公开(公告)号：CN116935649A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311004107.9

申请日：2023-08-09

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 袁冠 ,  赵文竹 ,  张艳梅 ,  周勇 ,  牛强

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多视角融合的时空动态图卷积网络交通流量预测方法，该方法从空间关联性与时序相似性出发，全面地挖掘路网节点之间多元的空间关联，捕捉路网节点中局部空间结构和全局空间相关性之间的依赖关系，首先使用历史的交通流量数据作为输入，将空间嵌入矩阵和时间嵌入矩阵添加至交通流量序列之中。其次将处理后的历史交通流量序列输入包含时间局部卷积多头自注意力模块和空间多视角动态图卷积模块编码器，通过编码器提取时空特征。最后将包含空间嵌入矩阵和时间嵌入矩阵的历史交通流量序列和编码器的输出，输入解码器生成未来的交通流量数据，实现了在多种时间窗口下的准确流量预测，提高了城市交通流量预测的准确性。

公开(公告)号：CN118747960A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410941291.8

申请日：2024-07-15

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 袁冠 ,  赵文竹 ,  张艳梅 ,  邴睿 ,  卢瑞冬

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了周期性感知的时空自适应超图神经网络交通预测方法，属于交通预测技术领域。本方法在时间维度上基于交通时序数据的多周期性设计了一个时间多周期模块来捕获交通时序数据的时间依赖性和周期特性，时间周期模块将1D交通时序数据转换为2D结构数据，利用多头注意力机制捕捉相应交通时序数据周期内和周期间的变化，动态合并多周期特性。在空间维度上，利用超图神经网络捕捉节点间高阶交互的能力设计了空间自适应超图模块，针对不同的交通数据源自适应地选择超图神经网络和权重，捕获交通路网节点的特定模式和高阶关系，提高了交通预测的准确性。