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公开(公告)号：CN114169647B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210014979.2
申请日：2022-01-07
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/042
摘要： 本发明属于交通预测技术领域，具体公开了一种持续记忆的自适应异质时空图卷积的交通预测方法及系统，该方法将交通流量数据和流量数据的历史记忆，并输入记忆输入层，记忆输入层输出时间序列，并将该时间序列作为异质时空图卷积层的第一个子层的输入，异质时空图卷积层设有多个子层，前一个子层的输出是下一个子层的输入，构建不同时空异质图，并利用时空异质图完成图卷积操作，异质时空图卷积层的各层输出时间序列至时空信息融合层，得到交通流量预测数据和新的历史记忆。采用本技术方案，捕获交通流量数据的异质性，通过历史信息获取交通流量的长期时间依赖，提升预测效果。
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公开(公告)号：CN114169647A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202210014979.2
申请日：2022-01-07
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明属于交通预测技术领域，具体公开了一种持续记忆的自适应异质时空图卷积的交通预测方法及系统，该方法将交通流量数据和流量数据的历史记忆，并输入记忆输入层，记忆输入层输出时间序列，并将该时间序列作为异质时空图卷积层的第一个子层的输入，异质时空图卷积层设有多个子层，前一个子层的输出是下一个子层的输入，构建不同时空异质图，并利用时空异质图完成图卷积操作，异质时空图卷积层的各层输出时间序列至时空信息融合层，得到交通流量预测数据和新的历史记忆。采用本技术方案，捕获交通流量数据的异质性，通过历史信息获取交通流量的长期时间依赖，提升预测效果。
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公开(公告)号：CN114021811A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111293933.0
申请日：2021-11-03
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明属于智能交通技术领域，具体公开了一种基于注意力改进的交通预测方法及计算机介质，该方法利用全连接层计算注意力参数，随机采样注意力参数，计算每组采样的注意力参数中的分布与平均分布的KL散度值，根据每组注意力参数中的KL散度值，获取注意力参数的概率分布与均匀分布之间的差值Top‑u，根据差值Top‑u，获取差值最大的多个注意力参数，使用一个4维的张量Φ∈RB×T×N×N对获取的注意力参数同时进行空间和时间上的卷积，将卷积后的注意力参数输入全连接层，输出预测交通流量。采用本技术方案，在使用注意力获取动态的拉普拉斯矩阵，降低计算时间复杂度和空间复杂度，增加模型的感受野。
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公开(公告)号：CN114021811B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111293933.0
申请日：2021-11-03
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明属于智能交通技术领域，具体公开了一种基于注意力改进的交通预测方法及计算机介质，该方法利用全连接层计算注意力参数，随机采样注意力参数，计算每组采样的注意力参数中的分布与平均分布的KL散度值，根据每组注意力参数中的KL散度值，获取注意力参数的概率分布与均匀分布之间的差值Top‑u，根据差值Top‑u，获取差值最大的多个注意力参数，使用一个4维的张量Φ∈RB×T×N×N对获取的注意力参数同时进行空间和时间上的卷积，将卷积后的注意力参数输入全连接层，输出预测交通流量。采用本技术方案，在使用注意力获取动态的拉普拉斯矩阵，降低计算时间复杂度和空间复杂度，增加模型的感受野。
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