申请/专利权人：贵州民族大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117789470A

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G06N3/0464;G06N3/048;G08G1/065

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明提供一种基于未来知识差分变换神经网络的交通流量预测方法，包括：采用嵌入器将给定的交通流量样本数据处理为包含未来统计量的嵌入数据；由编码器通过高阶差分神经网络和双时空卷积模块，分别感知所述嵌入数据中交通流量的时变趋势和挖掘交通流量的全局和局部时空依赖关系，将所述嵌入数据编码为隐藏特征；通过解码器结合渐进无偏未来统计量对所述隐藏特征进行解码，得到交通流量的初步预测值、判别特征和无偏未来统计量的估计值；基于所述判别特征，通过门控技术自适应融合所述初步预测值和无偏未来统计量的估计值，输出最终预测结果。本发明能够对时域实现数据驱动式感知，有效提高了交通流量预测的准确性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于未来知识差分变换神经网络的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采用嵌入器将给定的交通流量样本数据处理为包含未来统计量的嵌入数据；由编码器通过高阶差分神经网络和双时空卷积模块，分别感知所述嵌入数据中交通流量的时变趋势和挖掘交通流量的全局和局部时空依赖关系，将所述嵌入数据编码为隐藏特征；通过解码器结合渐进无偏未来统计量对所述隐藏特征进行解码，得到交通流量的初步预测值、判别特征和无偏未来统计量的估计值；基于所述判别特征，通过门控技术自适应融合所述初步预测值和无偏未来统计量的估计值，输出最终预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州民族大学 一种基于未来知识差分变换神经网络的交通流量预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD