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本发明涉及一种利用动态多层次卷积网络的交通预测方法,包括:构建基于功能相似性的图结构得到功能相似性图,并获取基于空间距离的图结构得到空间距离图;通过自注意力机制,根据每个卷积子网络的输入特征动态地调整不同类型的空间关系权重以进行空间卷积处理,得到第一特征图;将第一特征图中的历史时间划分为长期、中期、短期和全局四种维度的时间关系,并对四种维度的时间关系进行融合卷积处理,得到第二特征图;对第二特征图中时空位置信息进行编码,并对编码后的时空信息进行注意力引导,得到时空学习特征;将至少一个卷积子网络输出
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117455042A
(43)申请公布日2024.01.26
(21)申请号202311369020.1G06N3/08(2023.01)
(22)申请日2023.10.2
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