| 专利号 | 2023113945554 | 申请日 | 2023-10-26 | 专利名称 | 一种基于多分量注意力图神经网络的交通速度预测方法 |
| 授权日 | 2024-01-30 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 李超;赵志华;曾庆田;段华 |
| 主分类号 | G08G1/01 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于多分量注意力图神经网络的交通速度预测方法，属于智能交通领域，包括如下步骤：定义交通速度传感器的网络结构，并对历史时刻的交通速度序列进行处理，然后建立模型映射关系；构建多分量注意力图神经网络模型用于交通速度预测；训练多分量注意力图神经网络模型，得到训练完成的模型；采集当前时刻前一小时的交通速度数据，并从历史时刻的交通速度序列中获取对应的日周期和周周期信息，输入训练完成的多分量注意力图神经网络模型，预测未来时间段的交通速度。本发明将多种周期信息与预测时刻的时间特征建立联系，在不同时间使用不同的周期融合权重，提升交通速度的预测精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 电子核心产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
