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公开(公告)号：CN115017990B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210622541.2
申请日：2022-06-01
IPC分类号： G06F18/2415 , G06N3/0464 , G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种交通流量预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集历史交通流量数据，将所述历史交通流量数据按照与预设目标时间的时间相关性划分为多种时间分量数据；对所述多种时间分量数据进行数据处理，生成多种特定流量特征、共享流量特征和数据分布特征；其中，所述数据分布特征包括近似分布特征和条件概率特征；基于所述多种特定流量特征、所述共享流量特征和所述数据分布特征构建交通流量预测模型；采集当前交通流量数据，将所述当前交通流量数据传输给所述交通流量预测模型，生成交通流量预测数据。本方法提升了交通流量预测的精度。
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公开(公告)号：CN115017990A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210622541.2
申请日：2022-06-01
摘要： 本发明公开了一种交通流量预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集历史交通流量数据，将所述历史交通流量数据按照与预设目标时间的时间相关性划分为多种时间分量数据；对所述多种时间分量数据进行数据处理，生成多种特定流量特征、共享流量特征和数据分布特征；其中，所述数据分布特征包括近似分布特征和条件概率特征；基于所述多种特定流量特征、所述共享流量特征和所述数据分布特征构建交通流量预测模型；采集当前交通流量数据，将所述当前交通流量数据传输给所述交通流量预测模型，生成交通流量预测数据。本方法提升了交通流量预测的精度。
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公开(公告)号：CN115601960B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211122126.7
申请日：2022-09-15
摘要： 本发明公开了一种基于图对比学习的多模态交通流量预测方法及系统，方法包括：基于历史交通流量数据建立局部和全局流量异构图；对全局和局部流量异构图进行编码得到对应的异构图流量特征；计算局部流量异构图流量特征的互信息来优化局部流量异构图流量特征；多个局部流量异构图流量特征经过注意力机制融合成的全局流量特征，与全局流量异构图流量特征进行图对比学习来优化全局流量异构图流量特征；将优化后的局部和全局流量异构图流量特征输入到空间图卷积神经网络分别预测多模态的交通流量。本发明可以有效地捕获不同出行模式之间的相关性和差异性，有助于更好地捕获多种出行模式之间的依赖关系，从而提升交通流量预测的精度。
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公开(公告)号：CN115601960A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211122126.7
申请日：2022-09-15
摘要： 本发明公开了一种基于图对比学习的多模态交通流量预测方法及系统，方法包括：基于历史交通流量数据建立局部和全局流量异构图；对全局和局部流量异构图进行编码得到对应的异构图流量特征；计算局部流量异构图流量特征的互信息来优化局部流量异构图流量特征；多个局部流量异构图流量特征经过注意力机制融合成的全局流量特征，与全局流量异构图流量特征进行图对比学习来优化全局流量异构图流量特征；将优化后的局部和全局流量异构图流量特征输入到空间图卷积神经网络分别预测多模态的交通流量。本发明可以有效地捕获不同出行模式之间的相关性和差异性，有助于更好地捕获多种出行模式之间的依赖关系，从而提升交通流量预测的精度。
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