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申请/专利权人：西南交通大学;南宁学院
摘要：本发明公开了一种基于多源异构数据处理的高铁网络晚点推演方法，针对铁路网络晚点演化问题，本发明综合考虑高速铁路网络中的不同种类实体之间的相互作用，结合SAGE同质图神经网络和HetGNN异质图神经网络结构设计了一种新的神经网络模型SAGE‑HetGNN模型，该SAGE‑HetGNN模型可以处理不同类型的节点，并捕获节点之间的相互作用，基于该模型，可通过预测在未来时间戳时运行列车的晚点来研究铁路网络晚点演化，并具有较高的预测精度。
主权项：1.一种基于多源异构数据处理的高铁网络晚点推演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于HetGNN异质图神经网络与GraphSAGE同质图神经网络，结合后构建得到SAGE-HetGNN模型；步骤2、获取高速铁路网络样本数据并构建训练集、验证集和测试集，将高速铁路网络中的实体抽象为包含不同属性的节点，并使用元路径描述节点之间的关系，构建每个时间戳下的包含多种节点类型以及多种元路径的异质图；步骤3、基于所述训练集、验证集和测试集对构建的SAGE-HetGNN模型分别进行训练、验证并调整模型超参数和测试，得到最终的SAGE-HetGNN模型；步骤4、基于当前时间戳下所述高速铁路网络的晚点状态，利用最终得到的SAGE-HetGNN模型获取所述高速铁路网络中包含的所有运行列车在经过预设时间间隔后的下一个时间戳下的晚点预测值。
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百度查询： 西南交通大学 南宁学院 一种基于多源异构数据处理的高铁网络晚点推演方法
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