[发明专利]一种基于图学习的图卷积神经网络交通预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110240762.9 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112949828B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 张大方;胡娜;谢鲲 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06N3/042 | 分类号： | G06N3/042;G08G1/01 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 马强;曾利平 |
| 地址： | 410083 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图学习的图卷积神经网络交通预测方法及系统，通过图学习模块学习来得到更为准确的新的邻接矩阵，通过图学习模块能够捕获多种空间关系，提高了交通预测精度；同时时空卷积块包括两个时空卷积层和空间图卷积层，时空卷积层又由扩张卷积和门控机制相结合得到，能够有效地捕获长时间依赖，节省了训练时间和空间资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 图卷 神经网络 交通 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖南大学，未经湖南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110240762.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种应用程序调用方法、装置及调用系统
- 下一篇：一种厌氧降解材料及其制备方法
