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一种基于时空超图神经网络的交通流预测方法.pdf

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一种基于时空超图神经网络的交通流预测方法,包括:1)数据收集:采用真实交通数据集,经预处理,得到实验所需的数据;2)超图构造,将交通数据在空间维度上展现的局部相关性与跨路网同构性进行统一;3)空间特征提取,设计基于超图的双通道超图卷积算法,在捕捉节点间高阶空间关系的同时,学习到超边与节点之间的关系,实现对交通数据空间特征的提取;4)时间特征提取:使用LSTM进行时间特征提取;5)模型构建:联合时间和空间特征,构建用于交通流预测的时空超图神经网络模型;6)数据集验证:采用真实世界的交通数据集对时空超图神经网络模型进行性能评估,最终确定时空超图神经网络模型的有效性,并用于交通流预测。