公开(公告)号：CN117912248A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410087571.7

申请日：2024-01-22

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 刘美玲 ,  李昕彤 ,  李茂源 ,  司浩田 ,  陈茜雅

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 基于表示学习的车辆到达时间预测方法，属于智慧交通技术领域。为了解决现有的车辆到达时间预测准确率较低的问题。本发明首先采用SDNE算法对交叉口类型矩阵和包括交通流量信息、重要信息点的补充信息矩阵进行处理，然后输入到MLP全连接神经网络中得到第一表示向量；采用LSTM算法对节点信息向量行处理得到第二表示向量；同时采用xDeepFM算法对离散语义信息向量进行处理，得到第三表示向量；然后将第一表示向量至第三表示向量按channel拼接，进行1维ResNet做卷积操作，再通过CBAM注意力模块和MLP处理，MLP输出预测的车辆到达时间。