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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116011638A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211715849.8G06F18/23213(2023.01)(22)申请日2022.12.29G06N3/0499(2023.01)G06N3/048(2023.01)(71)申请人北京航空航天大学地址100191北京市海淀区学院路37号(72)发明人王静远韩程凯姜佳伟李超(74)专利代理机构北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11465专利代理师符继超(51)Int.Cl.G06Q10/04(2023.01)G06Q50/26(2012.01)G06F16/909(2019.01)G06F40/30(2020.01)G06F18/25(2023.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称一种基于时空注意力的城市时空预测方法(57)摘要本发明公开了一种基于时空注意力的城市时空预测方法,包括构建并利用基于时空注意力的城市时空预测模型进行城市时空预测;城市时空预测模型包括时空编码器,时空编码器包括语义空间自注意力模块、地理空间自注意力模块、时间自注意力模块和异质注意力融合模块,用于根据高维时空表示向量,得到时空特征向量。本发明公开的城市时空预测方法,可获取历史数据中长距离语义邻域信息和短距离地理邻域信息,以及长距离时间依赖关系,通过模拟历史数据复杂和动态的时空依赖关系,准确进行城市时空预测。CN116011638ACN116011638A权利要求书1/2页1.一种基于时空注意力的城市时空预测方法,其特征在于,构建基于时空注意力的城市时空预测模型,利用所述城市时空预测模型进行城市时空预测;所述城市时空预测模型包括时空编码器,所述时空编码器包括语义空间自注意力模块、地理空间自注意力模块、时间自注意力模块和异质注意力融合模块,用于根据高维时空表示向量,得到时空特征向量,其中,所述语义空间自注意力模块,用于根据所述高维时空表示向量和二元语义掩码矩阵,获取长距离语义邻域信息;所述地理空间自注意力模块,用于根据所述高维时空表示向量和二元地理掩码矩阵,获取短距离地理邻域信息;所述时间自注意力模块,用于根据所述高维时空表示向量,获取长距离时间依赖关系;所述异质注意力融合模块,用于将所述语义空间自注意力模块、所述地理空间自注意力模块以及所述时间自注意力模块的输出结果进行串联投影,得到所述时空特征向量。2.根据权利要求1所述的一种基于时空注意力的城市时空预测方法,其特征在于,所述高维时空表示向量,是历史时空数据和城市交通路网结构经数据嵌入层转化获得。3.根据权利要求1所述的一种基于时空注意力的城市时空预测方法,其特征在于,所述高维时空表示向量按注意力模块的数量分割后分别输入至所述语义空间自注意力模块、所述地理空间自注意力模块以及所述时间自注意力模块。4.根据权利要求1所述的一种基于时空注意力的城市时空预测方法,其特征在于,所述语义空间自注意力模块和所述地理空间自注意力模块的计算过程表达式如下:式中,分别为根据所述高维时空表示向量映射的查询矩阵、关键矩阵以及值矩阵,t表示时间,s表示空间,⊙表示哈达玛积,Msem表示二元语义掩码矩阵,Mgeo表示二元地理掩码矩阵,d′表示查询、键和值矩阵的维度。5.根据权利要求4所述的一种基于时空注意力的城市时空预测方法,其特征在于,所述地理空间自注意力模块在计算前,所述键矩阵先通过延迟感知的特征转换模块,得到可模拟空间信息传播的时间延迟的键矩阵获取步骤包括:S1、根据输入的历史时空数据,获取短期时空模式,并转换为记忆向量mi,S2、获取节点n从时间片(t‑S+1)到t的S步历史时空数据序列的高维表示ut,n,与所述记忆向量mi比较,得到相似性向量wi,S3、根据所述相似性向量wi,按如下公式,得到综合历史序列表征rt,n,2CN116011638A权利要求书2/2页式中,Wc为可学习的参数矩阵;S4、将N个节点的所述综合历史序列特征rt,n进行串接后,与所述键矩阵相加,得到修改后的键矩阵6.根据权利要求5所述的一种基于时空注意力的城市时空预测方法,其特征在于,获取短期时空模式的步骤包括:利用滑动窗口对输入的所述历史时空数据进行切片,得到历史时空数据序列;对所述历史时空数据序列进行k‑Shape聚类,得到所述短期时空模式7.根据权利要求1所述的一种基于时空注意力的城市时空预测方法,其特征在于,根据两个节点之间的距离与预设阈值的关系,构建所述二元地理掩码矩阵;根据如下步骤构建所述二元语义掩码矩阵,选择与当前节点相似度最高的K个节点作为语义邻居;令所述当前节点与所述语义邻居之间的权重为1,其余为0。8.根据权利要求1所述的一种基于时空注意力的城市时空预测方