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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开了一种自行车流量的预测方法及装置、存储介质、计算机设备，涉及时空数据挖掘技术领域，主要在于解决现有自行车流量预测过程中特征表达能力弱及预测效果差的问题，包括获取各个自行车站点的流量输入数据和流量输出数据，并基于获得的数据进行长短期特征提取，得到聚合特征矩阵；获取长短期特征提取过程中得到的站点流入特征和站点流出特征，并基于获取到的特征将自行车站点划分为多个域；确定各个域的域空间信息矩阵以及域信息标识矩阵，并将上述两个矩阵嵌入至聚合特征矩阵中，得到增强站点特征矩阵；基于图卷积神经网络、聚合特征矩阵和增强站点特征矩阵进行特征提取，并将提取的特征通过预测器得到最终自行车流量的预测结果。
主权项：1.一种自行车流量的预测方法，其特征在于，包括：获取各个自行车站点的流量输入数据和流量输出数据，并基于所述流量输入数据和所述流量输出数据进行长短期特征提取，得到多个所述自行车站点的聚合特征矩阵；获取所述长短期特征提取过程中得到的站点流入特征和站点流出特征，并基于所述站点流入特征和所述站点流出特征将多个所述自行车站点划分为多个域；确定各个域的域空间信息矩阵以及域信息标识矩阵，并将所述域空间信息矩阵和所述域信息标识矩阵嵌入至所述聚合特征矩阵中，得到带有域信息的增强站点特征矩阵；基于图卷积神经网络、所述聚合特征矩阵和所述增强站点特征矩阵进行特征提取处理，并将提取的特征通过预测器的线性变换，得到自行车流量的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 自行车流量的预测方法及装置、存储介质、计算机设备
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