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申请/专利权人：广西大学
摘要：本发明的一种基于张量分解重构融合图的交通流预测方法，步骤为：S1，将多个时空图构建成时空融合图邻接矩阵；S2，将时空融合图邻接矩阵排列成时空张量融合图，提取时空张量融合图块矩阵相关性，并将核心张量展开，获得重构时空融合图邻接矩阵，将其输入图卷积神经网络中，以构建时空张量图卷积模块；S3，采用膨胀卷积模块提取全局时空相关性，并将时空张量图卷积模块和膨胀卷积模块并行。该方法通过局部时空相关性学习的时空张量图卷积模块和学习全局相关性的膨胀卷积模块，使得道路网络的综合时空依赖关系能够被聚合和学习，从而提高交通流预测的精度。
主权项：1.一种基于张量分解重构融合图的交通流预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，将多个时空图构建成时空融合图邻接矩阵；S2，将时空融合图邻接矩阵排列成时空张量融合图，提取时空张量融合图块矩阵相关性，并将核心张量展开，获得重构时空融合图邻接矩阵，将重构时空融合图邻接矩阵输入图卷积神经网络中，以构建时空张量图卷积模块；S3，采用膨胀卷积模块提取全局时空相关性，并将时空张量图卷积模块和膨胀卷积模块并行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西大学 一种基于张量分解重构融合图的交通流预测方法
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