一种基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法
申请号:CN202411374860
申请日期:2024-09-29
公开号:CN119152682B
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明属于智能交通领域,针对交通偶发性异常问题提出一种基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法。包括以下步骤:步骤1、基于数据集时间周期信息生成时间嵌入,节点的空间信息生成空间嵌入以及邻近的历史信息生成历史信息嵌入,拼接之后得到异质性的节点时空嵌入;等等。通过应用本发明提出的交通异常检测方法,城市交通管理部门可以更加高效地识别和应对突发交通事件,从而大幅提升城市交通系统的应变能力和适应性。本研究的成果将为未来的智能城市交通管理系统奠定坚实的基础,具有广泛的应用前景和重要的社会意义。
技术关键词
交通异常检测方法 门控循环单元 节点特征 智能城市交通 突发交通事件 历史交通数据 城市交通系统 城市交通管理 状态更新 重构 三次样条插值 周期性特征 演化特征 平滑算法 切比雪夫 滤除噪声
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于驾驶行为预判的车载设施控制方法、装置及电子设备
车载设备 历史数据预处理 执行控制动作 设施 生成训练数据
2
多模态模型时空序列分析的招投标全要素合规审查方法
时序特征 时序依赖关系 空间分布特征 构建知识图谱 时空序列数据
3
一种结合门控循环单元神经网络模型和高斯-牛顿优化算法的飞行器参数辨识方法
GRU神经网络 飞行器参数辨识 门控循环单元神经网络 神经网络预测模型 气动力
4
一种预测lncRNA与疾病关联的方法
多头注意力机制 疾病 异构网络构建 网络结构信息 节点特征
5
基于风险图注意力和深度强化学习的交叉口车辆协作方法
交叉口车辆 深度强化学习 协作方法 强化学习算法 协作策略
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号