[00902166]基于有向图卷积神经网络的城市交通态势识别方法
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技术详细介绍
基于有向图卷积神经网络的城市交通态势识别方法,首先,对历史交通流信息进行交通态势分类,根据“点边”转换规则,把城市路网转换成有向图,并提取相应的子图；然后,计算有向边的权重和非直接相连节点间的权重,标准化处理子图节点个数,计算子图的交通信息矩阵及其特征矩阵；最后,设计交通有向图卷积神经网络模型,并进行训练和测试,该模型可以分类实时交通流信息,从而识别出所有路段的实时交通态势。本发明方法充分考虑了混合路网下不同层级、不同等级的有向路段之间的关联关系,设计了统一的标准化模型输入和交通态势识别模型,具有很好的普适性；而且,方法具有流程简单、计算容易和易编程实现等特点,可以适用于复杂的城市路网。