摘要
本发明涉及一种基于双通道时空特征融合的交通流预测方法,属于交通流预测技术领域,包括S1:采集交通流量数据,建立路网节点连接关系得到物理邻接矩阵和交通流序列;S2:构建时序分解层,将交通流序列分解为趋势分量和波动分量;S3:构建双通道时空特征提取网络,对趋势分量和波动分量进行差异化时空特征提取;S4:构建特征融合预测层,融合趋势分量和波动分量特征并进行预测输出;S5:训练模型,基于训练好的模型预测未来交通流量趋势。
技术关键词
交通流预测方法
特征提取网络
空间特征提取
节点
交通流预测技术
分量特征
注意力
参数
序列
时序
数据
存储装置
物理
关系
矩阵
传播算法
特征选择
定义
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络优化方法
二值化神经网络
识别人脸图像
神经网络模型
特征提取网络
一体化飞行器
协同定位方法
时差定位系统
雅克比矩阵
非线性
数据交易平台
动态定价模型
数据处理方法
树状分层
能源
动作识别模型
动作识别方法
多分支
节点位置信息
节点特征
案件
生物特征数据
智能辅助方法
鲸鱼优化算法
智能辅助设备