摘要
本申请提供一种高速公路事件智能关联分析与预测方法,包括:根据事件的时空分布特征,构建事件时空关联网络,其中节点表示事件,边表示事件之间的关联;采用图神经网络模型对事件时空关联网络进行训练,得到事件在时间和空间上的关联演化规律;若预测出未来可能发生的事件,则根据事件时空关联网络,推理该事件可能引发的其他关联事件,形成事件因果逻辑链条;根据事件因果逻辑链条,采用强化学习算法,评估不同应对策略的效果,得到事件处置方案;在事件发生和演化过程中,持续获取车辆轨迹数据和路况监测数据,动态更新事件时空关联网络和预测模型。
技术关键词
车辆轨迹数据
时空分布特征
异常事件
智能关联分析
序列预测模型
强化学习算法
道路交通流量
动态更新
策略
链条
神经网络模型
路况
注意力机制
聚类算法
分析事件
关联规则挖掘算法
逻辑
时间序列分析方法
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时空分布特征
防涝设施
长短期记忆网络
融合深度学习模型
栅格
多尺度特征融合
门控循环单元网络
水质
预测系统
最佳参数组合
电抗器匝间绝缘
检查方法
干式电抗器
程控增益放大器
多通道同步采集
深度学习预测模型
立体井网
裂缝改造体积
动态
裂缝网络