← 返回列表
一种基于时空嵌入注意力网络的交通流量预测方法
摘要文本
本发明公开了一种基于时空嵌入注意力网络的交通流量预测方法，属于交通流量预测领域，包括如下步骤：步骤1、从公开网站上获取现有交通流量数据集，对现有交通流量数据集进行滑动窗口采样，得到用于训练的历史交通流量数据、时间信息、空间信息和未来交通流量标签数据；步骤2、构建时间和空间的位置编码矩阵；步骤3、使用空间位置编码矩阵计算传感器节点间的余弦相似度，得到空间掩码矩阵；步骤4、构建基于时空嵌入注意力网络的交通流量预测模型，并对交通流量预测模型进行训练；步骤5、采集前一个时间段的交通流量数据，输入训练完成的交通流量预测模型，对未来一个时间段的交通流量数据进行预测。本发明实现了交通流量的准确预测。
申请人信息
- 申请人:山东科技大学
- 申请人地址:266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
- 发明人: 山东科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于时空嵌入注意力网络的交通流量预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410147357.6 |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117688453A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/241 |
| 权利人 | 山东科技大学 |
| 发明人 | 曾庆田; 赵志华; 原桂远; 李超; 段华; 宋戈; 周长红; 郭文艳; 程成 |
| 地址 | 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号 |
专利主权项内容
1.一种基于时空嵌入注意力网络的交通流量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、从公开网站上获取现有交通流量数据集，对现有交通流量数据集进行滑动窗口采样，得到用于训练的历史交通流量数据、时间信息、空间信息和未来交通流量标签数据；步骤2、根据设定的时间周期长度和传感器节点分别构建时间和空间的位置编码矩阵；步骤3、使用空间位置编码矩阵计算传感器节点间的余弦相似度，得到空间掩码矩阵；步骤4、使用时间和空间的位置编码矩阵、空间掩码矩阵构建基于时空嵌入注意力网络的交通流量预测模型，并对交通流量预测模型进行训练；步骤5、采集前一个时间段的交通流量数据，输入训练完成的交通流量预测模型，对未来一个时间段的交通流量数据进行预测。 关注公众号马 克 数 据 网