摘要
本发明公开了基于交通路网权重学习的城市机动车多样化轨迹生成方法,包括:S1、在网络层生成交通路网的路网权重图;S2、基于路网权重图,根据车辆的起终点执行A*搜索算法,输出车辆重构轨迹;S3、根据车辆重构轨迹与对应真实轨迹的损失反向训练网络层中的图神经网络GCN和图注意力网络GAT,进而输出具有连通车辆轨迹的路网权重图;S4、将路网权重图输入至VAE模型中,依次通过编码、分区采样及解码处理,重构获得多个路网权重图,对其执行A*搜索算法,生成多样化车辆轨迹。本发明提供的车辆轨迹生成方法在交通管理过程中,不仅提供了必要的数据支持和决策依据,还为城市交通的未来发展奠定了坚实的基础。
技术关键词
路段
机动车
搜索算法
矩阵
车辆轨迹生成方法
生成路网
重构
交通路网信息
网络特征
节点
多头注意力机制
谱聚类算法
重建误差
分区
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交通流预测方法
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大语言模型
交通流预测模型
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