基于多图卷积网络的景区交通量预测模型建立和预测方法

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摘要

本发明属于数据挖掘和城市交通数据分析领域，公开了一种基于多图卷积网络的景区交通量预测模型建立和预测方法。包括如下步骤：1.构建多张表征景区间关系的特征图；2.构建基于多张特征图的卷积循环神经网络模型；3.训练卷积循环神经网络模型；4.使用训练好的卷积循环神经网络模型预测景区未来的交通流量值。本发明的新颖之处在于从图的角度构建城市景区网络，通过构建多张特征图来反映不同景区间的关系，然后融合多张特征图并同时捕获时空特征来预测景区未来的交通流量，得到每小时的交通流量值，提高了中长期预测的准确性，同时提高了训练的收敛速度和算法的鲁棒性。

基本信息

专利标题：

基于多图卷积网络的景区交通量预测模型建立和预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112365708A

申请号：

CN202011052408.5

公开（公告）日：

2021-02-12

申请日：

2020-09-29

授权号：

CN112365708B

授权日：

2022-04-19

发明人：

张蕾施元磊高原张小溪王洁

申请人：

西北大学

申请人地址：

陕西省西安市太白北路229号

代理机构：

西安恒泰知识产权代理事务所

代理人：

王芳

优先权：

CN202011052408.5

主分类号：

G08G1/01

IPC分类号：

G08G1/01 G08G1/065 G06K9/62 G06F16/901 G06N3/02