一种基于动态超图卷积神经网络的OD客流预测方法
公开
摘要
一种基于动态超图卷积神经网络的OD客流预测方法，涉及深度学习等领域，尤其是面向超图表示以及图卷积网络的OD客流预测任务。该方法在利用超图对交通拓扑结构的高阶表示基础上，引入超图卷积神经网络，并通过历史的OD矩阵挖掘OD客流在起始点(original)和目的地(destination)上的空间关联性构建动态超边，实现了对OD流量复杂的空间关联性的动态建模。相较于传统的数学模型以及机器学习方法，该方法对于OD流量特征的建模更加深入和准确，提高了预测准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于动态超图卷积神经网络的OD客流预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611798A
申请号 ：
CN202210249218.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张勇张毅池海楠尹宝才
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘萍
优先权 ：
CN202210249218.5
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/30 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-10 ：
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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