[发明专利]一种基于特征交叉的图卷积神经网络的交通预测方法在审
| 申请号： | 202310161842.4 | 申请日： | 2023-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN116129646A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 胡海兵;韩恺;吴本伟 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 金凯;谢中用 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及交通情况预测技术领域，公开了一种基于特征交叉的图卷积神经网络的交通预测方法；通过交通预测模型对当前的交通情况进行预测，交通预测模型包括编码模块、注意力机制变换层以及解码模块；将能够反应交通情况的交通领域数据集依次经过编码模块、注意力机制变换层以及解码模块的处理，得到预测结果；本发明在时间和空间维度上，能够显示地利用邻接节点的二阶、三阶交叉特征，从而显示地捕获不同邻接节点的非线性特征；通过端到端的编码模块‑解码模块的技术框架，对于空间嵌入向量和时间嵌入向量，不仅使用了一阶线性加权特征，还使用成对的二阶、三阶特征相互作用，可以更好地捕捉空间和时间中的非线性关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 交叉 图卷 神经网络 交通 预测 方法 | ||
【主权项】：
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