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一种基于元学习的静态动态协同图卷积交通预测方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-116-5851-8699
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/08;G06F16/9537;G06N3/0464;G08G1/01类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于元学习的静态动态协同图卷积交通预测方法,采用堆叠图卷积单元的图卷积模块来提取时空特征,每个图卷积单元包括一个基于元学习的时间门控卷积层M-TGCL和一个静态动态协同图卷积层SDCGCL,M-TGCL采用元学习来增强空间和时间特征之间的联系,从而能够对拥堵传播过程进行建模,考虑到静态因素和动态因素对交通流量的单独作用和共同作用,SDCGCL旨在对这两类因素进行协同建模,以深入提取空间特征。为了适应不同道路上局部交通状况的多样性,根据特定局部交通状况选择性地聚合不同层次的时空特征,使模型能够提取出细粒度的时空特征,提高了预测模型的稳健性和预测的可靠性。
附件下载:  (原始资料备查)

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