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申请/专利权人:北京航空航天大学
摘要:本发明公开了一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法,包括:获取多源交通路网数据,基于交通路网的时空关联和因果效应,筛选特征变量,构建数据集;基于编码器和解码器结构,构建反事实图注意力网络模型;利用数据集对反事实图注意力网络模型进行训练,将待检测的交通路网数据输入训练好的反事实图注意力网络模型,获得交通路网的异常态势检测识别结果及时空演化情形。该方法结合了因果推断和时空关联,构建反事实图注意力网络模型,其可以及时响应交通路网数据的变化,对异常态势进行实时监测和识别,其提高了交通路网异常态势检测的精确度、可靠性和实时性,为交通管理应急响应方案的制定及实施带来了更好的支持与保障。
主权项:1.一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法,其特征在于,包括:步骤一、获取多源交通路网数据,基于交通路网的时空关联和因果效应,筛选特征变量,构建数据集;步骤二、基于编码器和解码器结构,构建反事实图注意力网络模型,并对所述反事实图注意力网络模型进行参数设置;步骤三、利用所述数据集对所述反事实图注意力网络模型进行训练,将待检测的交通路网数据输入训练好的反事实图注意力网络模型,获得交通路网的异常态势检测识别结果及时空演化情形。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京航空航天大学 一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法
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