基于时空图卷积网络的全国公路运输能力分布预测方法
公开
摘要
本发明公开了基于时空图卷积网络的全国公路运输能力分布预测方法，包括：获取全国各城市公路运力历史数据并进行预处理；对公路运力历史数据进行奇异谱分解，提取公路运力时序数据的趋势性、波动性和噪声信号；通过计算传递熵确定各城市间公路运力的因果矩阵；使用因果矩阵构造邻接矩阵，利用时空图卷积网络对公路运力的趋势性数据以及波动性数据进行学习预测；最后将趋势性预测值和波动性预测值进行融合，得到各城市公路运力的预测值。本发明的方法充分利用了公路运力变化的趋势性特征并考虑了运力分布的空间因果特性，对全国各城市公路运力分布有较好的预测能力，为全国交通运力分布时序预测提供了有效而稳定的解决方案。
基本信息
专利标题 ：
基于时空图卷积网络的全国公路运输能力分布预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580617A
申请号 ：
CN202210235625.0
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
朱熙石婉君赵中亮李宇萌
申请人 ：
北京航空航天大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路37号
代理机构 ：
北京天汇航智知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
史继颖
优先权 ：
CN202210235625.0
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06Q10/08 G06F17/16 G06F17/18 G06K9/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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