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申请/专利权人：江西赣粤高速公路股份有限公司;东南大学
摘要：本发明公开了一种基于时空注意力机制的高速公路交通流量预测方法及系统。该方法以门架数据为基础，基于深度学习构建了高速公路交通流量预测模型MDAN。该模型主要包括：将扩散卷积与时间卷积网络进行融合，同时提取了空间特征和时间特征；从多个维度在模型中利用注意力机制，识别出不同特征、不同空间位置、不同时刻的重要程度，提高了模型的预测性能；采用了多任务学习架构，将每个门架的流量预测视为单独任务，并通过基于同方差不确定性的损失函数来平衡不同任务，共同学习以克服不同门架数据特征差别较大的问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。本发明融合了多种关键技术和组件，能够充分挖掘时空数据中的关键信息，实现高效准确的特征提取。
主权项：1.一种基于时空注意力机制的高速公路交通流量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取高速公路门架数据，进行数据清洗后构建时空信息数据特征矩阵，包括每个门架在每个时间片的交通流量，应用高斯核函数将门架之间的距离信息融入构建为邻接矩阵，门架之间相距越远，在邻接矩阵中标记的值越小；基于深度学习构建高速公路交通流量预测模型MDAN，MDAN模型将扩散卷积网络DCN与时间卷积网络TCN进行融合，同时提取空间特征和时间特征，并从多个维度在模型中引入注意力机制，识别出不同特征、不同空间位置和不同时刻的重要程度；MDAN模型采用多任务学习架构，将每个门架的流量预测视为单独任务，并通过基于同方差不确定性的损失函数来平衡不同任务；将高速公路门架的时空信息数据输入训练好的MDAN网络进行每个门架的流量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西赣粤高速公路股份有限公司 东南大学 一种基于时空注意力机制的高速公路交通流量预测方法及系统
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