基于自注意力机制和循环图卷积网络的交通流预测方法.pdfVIP

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2023-05-24 发布于四川
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基于自注意力机制和循环图卷积网络的交通流预测方法.pdf

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本发明公开了基于自注意力机制和循环图卷积网络的交通流预测方法，涉及深度学习和时空数据挖掘的技术领域，利用了带有图卷积的GRU计算结构及自注意力机制构建计算单元ADD‑GCGRU，并将该计算单元ADD‑GCGRU融入长序列循环结构形成堆叠式编码‑解码结构，以此达到空间特征和时间特征的提取目的，并通过引入不确定度余量进行分解增量式输出，实现数值和方向的双重数据挖掘，削弱预测结果中的偏移程度，最后构建一种新的评价指标对预测结构的偏移程度进行评价。本发明在保证预测高精度的同时，缓解了交通流等时序预测中的

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115985098 A (43)申请公布日 2023.04.18 (21)申请号 202211706583.0 G06N 3/047 (2023.01)