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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了周期性感知的时空自适应超图神经网络交通预测方法，属于交通预测技术领域。本方法在时间维度上基于交通时序数据的多周期性设计了一个时间多周期模块来捕获交通时序数据的时间依赖性和周期特性，时间周期模块将1D交通时序数据转换为2D结构数据，利用多头注意力机制捕捉相应交通时序数据周期内和周期间的变化，动态合并多周期特性。在空间维度上，利用超图神经网络捕捉节点间高阶交互的能力设计了空间自适应超图模块，针对不同的交通数据源自适应地选择超图神经网络和权重，捕获交通路网节点的特定模式和高阶关系，提高了交通预测的准确性。
主权项：1.一种周期性感知的时空自适应超图神经网络交通预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、设计时间多周期模块，捕获交通时序数据的时间多周期属性；具体为：步骤S11、将1D交通时序数据转换至2D空间；步骤S12、利用多头注意力机制进一步提取交通时序数据的周期内和周期间的变化；步骤S13、通过加权聚合来自不同周期的表示，获取包含多周期属性的交通时序数据；步骤S2、设计空间自适应超图模块，使用超图神经网络建模交通路网节点的动态高阶空间关系，让模型根据交通数据源自适应地选择相应网络结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 周期性感知的时空自适应超图神经网络交通预测方法
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