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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于GCN‑STARNN的交通流量预测方法包括以下步骤：（1）获取开源网站交通流量数据集并预处理；（2）构建时空注意递归神经网络并进行训练；其中，时空注意递归神经网络包括：图卷积神经模块即GCN模块、时空注意递归神经模块即STARNN模块和输出模块；其中，GCN模块与STARNN模块并联；GCN模块用于提取交通路网的空间特征；时空注意递归神经模块用于交通路网时间特征；时空注意递归神经模块由卷积注意力模块和卷积长短时记忆模块模块；（3）输出预测结果。本发明有效提高了交通流量预测的准确率和精度，较现有方法具有更好的性能表现。
主权项：1.一种基于GCN-STARNN的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取开源网站交通流量数据集并预处理；（2）构建时空注意递归神经网络并进行训练；其中，时空注意递归神经网络包括：图卷积神经模块即GCN模块、时空注意递归神经模块即STARNN模块和输出模块；其中，GCN模块与STARNN模块并联；GCN模块用于提取交通路网的空间特征；时空注意递归神经模块用于交通路网时间特征；时空注意递归神经模块由卷积注意力模块和卷积长短时记忆模块；（3）输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于GCN-STARNN的交通流量预测方法
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