[发明专利]一种基于多任务超图卷积网络的多源交通流预测方法

摘要

本发明提出了一种基于多任务超图卷积网络的多源交通客流预测方法，涉及深度学习等领域，尤其是面向超图表示以及图卷积网络的流量预测任务。本方法适用于时空对齐的多源异构交通流数据，多源异构交通流数据相互影响该方法包含一个主要任务和一个相关任务。两项任务均基于超图卷积神经网络，并由通过一个特征压缩单元连接，该特征压缩单元对任务之间的相关性进行建模并共享潜在特征，以增强主要任务的性能。相较于单一数据驱动模型，该方法可适用于多源异构交通数据。完成了轨道交通客流预测的任务，提高了预测准确率。