基于多属性增强图卷积-Informer模型的长时序货运量预测方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于多属性增强图卷积-Informer模型的长时序货运量预测方法

基本信息

申请号	CN202110678937.4	申请日	-
公开（公告）号	CN113487066A	公开（公告）日	2021-10-08
申请公布号	CN113487066A	申请公布日	2021-10-08
分类号	G06Q10/04（2012.01）I;G06Q10/08（2012.01）I;G06Q10/06（2012.01）I;G01D21/02（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	程保喜;郭自强;杨晓磊;薛时伦;张挺;张刚	申请（专利权）人	山西云时代智慧城市技术发展有限公司
代理机构	太原高欣科创专利代理事务所（普通合伙）	代理人	崔浩;冷锦超
地址	030006山西省太原市综改示范区太原学府园区长治路345号14层1415室
法律状态	-

摘要

本发明基于多属性增强图卷积‑Informer模型的长时序货运量预测方法，属于长时序货运量预测方法技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于多属性增强图卷积‑Informer模型的长时序货运量预测方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：建立交通流量时序信息数据集；建立货运车辆载货重量时序信息数据集；建立客观动态、静态外部影响因素数据集；构建时序属性增强特征矩阵；构建站点网络结构拓扑图，将计算得到的邻接矩阵的对称归一化拉普拉斯矩阵与时序属性增强特征矩阵同时作为图卷积神经网络模型的输入；将图神经网络模型输出的已编码长时序属性增强特征作为Informer框架的输入，进行训练并学习，最终实现对未来长时序货运量的预测；本发明应用于货运流量预测。