摘要
本发明提供一种综合长短期波动趋势的公路运输能力分布预测方法,将原始数据进行多级解耦、分别提取出不同尺度下的运力时空特征,与此同时,利用动态规整算法动态更新运力关联信息;在此基础上,利用图注意力机制和扩散膨胀卷积网络捕捉运力时空依赖,利用动态权重生成多尺度融合的综合时空特征表示。该方法综合考虑了不同尺度下运力的时空依赖,有利于公路运输能力分布的精准预测。
技术关键词
分布预测方法
移动平均滤波器
注意力机制
公路
动态时间归整算法
网络
货车
数据
密度
周期
编码
依赖特征
序列
多层感知机
融合时空特征
节点特征
空间特征提取
路径规划算法
生成多尺度
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意图识别方法
关键词
字符
多层感知机
数据采集模块
高速公路流量预测方法
多模态特征
双通道神经网络
历史监测数据
序列
可靠性评估方法
拓扑结构信息
网络节点
转移概率矩阵
马尔科夫链模型