一种基于注意力机制的GCN-LSTM船舶交通流预测方法.pdf

一种基于多头自注意力机制的交通流量预测模型及方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990594 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110339239.1 (22)申请日 2021.03.30 (71)申请人上海海事大学地址

2023-06-10 约1.6万字 12页立即下载

基于时空注意力机制的地面道路车道级交通流预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112926768 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202110114317.8 G08G 1/065 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-05 约1.45万字 16页立即下载

基于注意力机制和堆叠LSTM的交通预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881282 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210311798.6 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人天津大学地址 300072 天津

2023-05-15 约1.4万字 12页立即下载

基于时空注意力多模态交通流预测研究.docx 基于时空注意力多模态交通流预测研究一、引言随着城市化进程的加速，交通问题日益凸显。交通流预测作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高交通效率、减少拥堵和提升交通安全具有重要意义。然而，传统的交通流预测方法往往无法充分考虑到时空依赖性和多模态数据的特点。因此，本研究提出了一种基于时空注意力多模态交通流预测方法，旨在提高预测精度和实时性。二、研究背景与意义 交通流预测是智能交通系统中的关键技术之一，对于提高交通管理效率、优化交通规划和减少交通事故具有重要意义。然而，传统的交通流预测方法主要基于单一数据源和简单的统计模型，无法充分考虑到时空依赖性和多模态数据的特点。因此，本研究旨在通过引入时空

2025-02-21 约4.44千字 9页立即下载

一种基于改进图卷积神经网络的船舶交通流预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565124 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210030818.2 G08G 3/02 (2006.01)

2023-05-08 约2.12万字 18页立即下载

基于多头注意力时空图神经网络的交通流预测.pptx 基于多头注意力时空图神经网络的交通流预测主讲人：目录01.交通流预测概述03.时空图神经网络02.多头注意力机制04.模型构建与优化05.实验结果与分析06.实际应用与展望 交通流预测概述 预测的重要性提升出行效率优化交通管理准确的交通流预测有助于交通管理中心提前调整信号灯周期，减少拥堵。通过预测，可以为司机提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳出行路线，节省时间。应急响应准备预测模型能够识别潜在的交通异常情况，为紧急事件的快速响应提供数据支持。 预测方法分类利用历史交通数据，通过统计模型如ARIMA预测未来交通流量，简单但受限于数据特性。基于统计的方法使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络

2025-02-03 约6.14千字 66页立即下载

基于多时空图融合与动态注意力的交通流预测.pptx 主讲人：基于多时空图融合与动态注意力的交通流预测 目录01.研究背景与意义02.多时空图融合技术03.动态注意力机制04.预测模型构建05.实验与结果分析06.应用前景与挑战研究背景与意义01 交通流预测的重要性提高交通效率应急响应优化节能减排降低事故发生率准确的交通流预测能够优化交通信号控制，减少拥堵，提高道路通行效率。通过预测交通流量，可以提前采取措施，有效避免交通拥堵引发的交通事故。合理预测和管理交通流有助于减少车辆怠速时间，降低尾气排放，促进环境保护。在突发事件发生时，交通流预测能够帮助制定更有效的应急疏散计划，保障公众安全。现有预测方法的局限性传统预测方法依赖历史数据，难以适应突

2025-01-14 约5.91千字 66页立即下载

2025-04-06 约2.2万字 35页立即下载

一种基于三阶段模型的短时交通流预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801386 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110153458.0 (22)申请日 2021.02.04 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-06 约1.7万字 16页立即下载

一种交通流预测系统及方法.pptx 一种交通流预测系统及方法汇报人：XXX2025-X-X 目录1.引言 2.交通流预测系统概述 3.数据采集与预处理 4.交通流预测模型 5.系统实现与测试 6.系统应用与案例分析 7.结论与展望 01引言研究背景交通拥堵现状近年来，随着城市化进程加快，我国城市交通拥堵问题日益严重。据统计，我国城市拥堵道路长度已超过1000公里，每年造成的经济损失高达数千亿元。智能交通需求为了有效缓解交通拥堵，提高交通效率，智能交通系统（ITS）应运而生。ITS通过集成多种技术和设备，实现对交通流量的实时监控和管理，提高道路通行能力。预测技术重要性交通流预测是智能交通系统的重要组成部分，通过对未来交通流量的预

2025-04-13 约4.41千字 10页立即下载

基于注意力机制的VMD-LSTM的PM2.5浓度预测研究.pdf 基于注意力机制的VMD-LSTM的PM2.5浓度预测研究摘要由于国内工业化、城市化进程迅速，产生了许多危害居民身体健康的空气污染问题，其中，PM2.5（空气动力学当量直径不超过2.5微米的颗粒物）是城市空气污染的首要污染物，PM2.5预测对于治理空气污染问题有着重要的现实意义。在此背景下，本文以南昌市为研究区域，以省站监测站点2020年1月1日至2022 年12月31日的PM2.5浓度以及其他污染物数据和

2024-12-08 约8.27万字 62页立即下载

基于LSTM网络和注意力机制的坐标融合方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392884 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110590494.3 (22)申请日 2021.05.28 (71)申请人杭州电子科技大学地址

2023-06-17 约1.65万字 15页立即下载

基于注意力机制的交通速度预测方法研究.docx 基于注意力机制的交通速度预测方法研究一、引言随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，交通速度预测成为了解决这一问题的关键手段。然而，传统的交通速度预测方法往往无法充分捕捉交通流量的时空依赖性和复杂性。近年来，深度学习技术的快速发展为交通速度预测提供了新的思路。本文提出了一种基于注意力机制的交通速度预测方法，旨在提高预测精度和鲁棒性。二、相关工作近年来，许多研究者对交通速度预测进行了深入的研究。传统的预测方法主要基于历史数据和时间序列分析，然而这些方法往往无法充分捕捉交通流量的时空变化特征。随着深度学习技术的发展，许多基于神经网络的交通速度预测方法被提出，如循环神经网络（RNN）、长

2025-03-06 约4.88千字 10页立即下载

一种考虑空间依赖性的港口船舶交通流量预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565180 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210265776.0 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.03.1

2023-05-09 约1.53万字 13页立即下载

基于EMD-LSTM神经网络的交通流量预测模型.pptx 基于EMD-LSTM神经网络的交通流量预测模型;目录;01;研究背景;研究意义;研究内容;02;交通流量预测方法;现有预测模型分析;EMD-LSTM模型介绍;03;经验模态分解（EMD）;长短期记忆网络（LSTM）;EMD-LSTM模型结合;04;数据收集;数据清洗;数据特征提取;05;模型结构设计;参数调整;模型训练与验证;06;评估指标;模型优化策略;优化效果分析;07;案例选择;模型应用;结果分析;08;研究结论;未来研究方向;研究局限性;THANKS

2025-04-14 约小于1千字 35页立即下载