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专利名称：基于图卷积嵌入时空长短时记忆网络的交通流量预
测方法
专利类型：发明专利
发明人：吴家皋,伏军霞,刘林峰申请号：CN202011412675.9申请日：20201203公开号：CN112749832A公开日：20210504
摘要：本发明提出了基于图卷积嵌入时空长短时记忆网络的交通流量预测方法，包括以下步骤：包括以下步骤：S1、数据预处理得到交通流量矩阵，并构建道路的邻接矩阵和跳邻域矩阵；S2、构建图卷积嵌入时空长短时记忆网络模型，提取交通流量图卷积特征，并将生成的所有时间片的交通流量图卷积特征矩阵序列送入堆叠的4层时空长短时记忆网络中，输出下一时间片的交通流量预测值；S3、通过损失函数训练网络，优化网络参数，利用训练好的网络，完成交通流量的预测；与传统的卷积神经网络相比，能够更好地提取路网的空间特征，显著提高了预测的精度。
申请人：南京邮电大学
地址：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
国籍：CN
代理机构：南京苏科专利代理有限责任公司
代理人：陈栋智
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