公开(公告)号：CN114997367A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210581363.3

申请日：2022-05-26

申请人： 长沙理工大学 ,  湖南雷升信息技术集团有限公司

发明人： 张锦 ,  唐杰 ,  阮昌 ,  陈熊 ,  赵佳佳 ,  吴志强 ,  黄浩炜 ,  蔡汪洋 ,  李文军 ,  王觊婧

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01

摘要： 本发明公开了一种用于交通流预测的双模式图卷积循环神经网络，从三个角度分别出发设计，分别解决序列特征相关性、时间相关性和空间相关性的问题，其中序列特征相关性问题主要提出了采用多头注意力机制的方案直接解决，而时间相关性问题又分为短时间相关性和长时间相关性(即局部和全局)的处理情况，最后空间相关性方面主要以预定义图形和动态学习特定与节点两种模式进行图卷积的手段进而达到目的。从多个角度出发，解决各自对应问题，将其各自的计算结果融合到一起从而进行交通流预测。