基于深度学习的交通信息嵌入装置及方法

本发明涉及交通技术领域，具体为基于深度学习的交通信息嵌入装置及方法，包括如下步骤：S1：首先通过一个数据嵌入层将原始数据转换为，将道路网络的空间信息以拉普拉斯矩阵的形式嵌入，并通过对时间进行标记来整合交通周期性；S2：使用，来表示一周内和一天内的具体时间位置，其中和是将时间t转换为周索引（1到7）和分钟索引（1到1440）的函数。该基于深度学习的交通信息嵌入装置及方法，对于给定的节点，它经常展现出各种独特的短期交通模式，每种模式都代表了节点交通行为的一个重要方面，对于RNDT系统而言，这些交通模式常常作为创建现实世界交通系统虚拟副本的关键组成部分，同时，它们还可以协助决策，以优化RNDT系统算法。