| 专利号 | 2023106894505 | 申请日 | 2023-06-12 | 专利名称 | 一种基于聚类和异构图神经网络的交通流预测方法 |
| 授权日 | 2024-05-03 | 专利权人 | 济南大学 | 发明人 | 韩士元;罗磊;李昊;龚开;李忠涛;周劲;杨晓晖 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于聚类和异构图神经网络的交通流预测方法，属于交通流预测领域，所述交通流预测方法包括聚类模块、图转换模块以及时空特征学习模块；聚类模块通过动态时间规整算法与瓦瑟斯坦距离度量各节点在交通模式上的相似性，并使用谱聚类将节点按交通模式划分为不同簇；图转换模块用以自适应地为同簇节点构造元路径图；时空特征学习模块用以根据元路径图捕获节点间的时空相关性。本发明可以移植并应用于多种现有的基于图神经网络的交通流预测模型，在其基础上对交通数据的异质性建模，提高其预测精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
