图神经网络框架融合空间交互与环境的通勤流预测方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
验证码登录
×
发送
登录即代表您已同意AITNT
用户协议
和
隐私政策
登录
登录成功后会自动刷新界面
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
未登录
首页
AI中心
退出
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI 源力市场
寻求报道
图神经网络框架融合空间交互与环境的通勤流预测方法
申请号:
CN202511125874
申请日期:
2025-08-12
公开号:
CN121010046A
公开日期:
2025-11-25
类型:
发明专利
摘要
本发明提出图神经网络框架融合空间交互与环境的通勤流预测方法,所述方法以融合多源信息的混合图神经网络框架来设计编码‑预测双模块架构,并通过超参数动态加权,融合以地理邻接矩阵表述的区域物理相邻关系、以语义邻接矩阵表述的交通网络连接关系,实现模型的跨区域交互,同时构建城市道路、公交、地铁的语义邻接矩阵来验证多模态交通网络的预测精度差异;本发明能提升城市通勤流预测精度。
技术关键词
神经网络框架
流预测方法
手机位置数据
语义
融合多源信息
节点特征
邻居
编码模块
多层感知机
神经网络模型
关系
注意力机制
超参数
矩阵
多源空间数据
嵌入特征
城市道路网络
停留点识别