公开(公告)号：CN118278567A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410372969.5

申请日：2024-03-29

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵生捷 ,  陈子旋 ,  曾进 ,  邓浩 ,  韩丰夏

IPC: G06Q10/04 ,  G08G1/01 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的交通流时空预测方法，该方法包括以下步骤：首先，输入交通流数据到全连接层，全连接层将特征维度转换到指定维度；然后，通过并行的图卷积增强的transformer模块和时间特征提取模块分别提取交通流数据的空间特征和时间特征；最后，在时空混合层里将空间特征与时间特征进行融合，并经过全连接层转换到指定的输出维度得到最终的交通流预测结果。与现有技术相比，本发明具有预测准确、预测复杂度低和高效等优点。