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基于多步耦合图卷积网络的交通预测方法

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专利号 2022103686455 专利名称 基于多步耦合图卷积网络的交通预测方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06Q10/04(2023.01),G06Q50/06(2012.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/0442(2023.01),G06F18/231(2023.01),G06F18/2321(2023.01),G08G1/01(2006.01)
申请人 申请地址 330000 江西省南昌市青山湖区双港东大街808号
发明人 申请日期 2022-04-09
下证状态 未知 更新时间 2025-01-11 08:04:40
专利摘要 本发明涉及城市交通流量预测与管理技术,具体是一种基于多步耦合图卷积网络的交通预测方法。本发明包含以下步骤:(1)通过定位设备收集每次出行的起始、终止位置和时间等信息,构造出每个站点在每个时间段的流入和流出量,作为每个站点的特征表示;(2)通过每个站点的历史流量或者位置关系构建站点之间的关系图;(3)通过多步耦合图卷积学习站点的空间特征表示,捕捉站点不同层次的需求变化;(4)在不同时间段的空间特征表示基础上,利用门控循环图神经网络学习站点的时空特征,实现空间特征与时间特征的融合;(5)利用多步注意力机制从历史交通流量特征中提取有用的信息,结合编码‑解码器结构来预测未来时刻的交通流量。

交易流程

转让材料

买卖双方需提供 平台提供 转让后买方可获得
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专利证书
手续合格通知书
专利登记簿副本
买方 企业营业执照
企业组织机构代码证
身份证
卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
专利证书原件

服务保障

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