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基于多步耦合图卷积网络的交通预测方法.pdf

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本发明涉及城市交通流量预测与管理技术,具体是一种基于多步耦合图卷积网络的交通预测方法。本发明包含以下步骤:(1)通过定位设备收集每次出行的起始、终止位置和时间等信息,构造出每个站点在每个时间段的流入和流出量,作为每个站点的特征表示;(2)通过每个站点的历史流量或者位置关系构建站点之间的关系图;(3)通过多步耦合图卷积学习站点的空间特征表示,捕捉站点不同层次的需求变化;(4)在不同时间段的空间特征表示基础上,利用门控循环图神经网络学习站点的时空特征,实现空间特征与时间特征的融合;(5)利用多步注意力机制从历史交通流量特征中提取有用的信息,结合编码?解码器结构来预测未来时刻的交通流量。