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一种融合交通事件影响的短时交通流参数预测方法

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本发明提供了一种融合交通事件影响的短时交通流参数预测方法。基于深度学习方法图注意力网络(GAT)，在考虑路网结构对交通流参数影响的同时，通过时间上与空间上的比较，从交通流参数数据自身中提取出“是否受交通事件影响”特征，结合这一特征，实现考虑所有会对交通流参数数据造成影响的交通事件的短时(几秒到几小时均可)交通流参数预测。本发明方法预测效果优良，可操作性强，优于许多现有的方法。

著录项

公开/公告号CN114037115A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN202111167006.4
发明设计人金盛;陈诺;杨颖;李博林;姚文彬;
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申请日2021-10-01
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/26(20120101);G08G1/01(20060101);G06K9/62(20220101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人万尾甜;韩介梅
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2023-06-19 14:09:38

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021111670064 申请日:20211001

实质审查的生效

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