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市政道路智能管理系统构建及车流量预测模型研究 被引量:1
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作者 周宗凯 《西部交通科技》 2024年第9期198-201,共4页
为了提升市政主干道的通行效率,缓解市政交通拥堵程度,实现市政道路的智能管理,构建市政道路智能管理系统,文章利用GraphSAGE聚合算法对图卷积网络进行改进,同时引入注意力机制来计算邻居节点的权重系数,完成对次要数据信息的筛除,简化... 为了提升市政主干道的通行效率,缓解市政交通拥堵程度,实现市政道路的智能管理,构建市政道路智能管理系统,文章利用GraphSAGE聚合算法对图卷积网络进行改进,同时引入注意力机制来计算邻居节点的权重系数,完成对次要数据信息的筛除,简化了图卷积网络的处理过程;构建了包括2图卷积网络层+2门控循环单元层+1全连接层的车流量预测模型。该模型较GCN-LSTM模型、GCN模型、GRU模型和LSTM模型的预测精度分别提升了17.4%、39.2%、42.1%和51.8%,具有较高的预测精度和稳定性,可全面提升系统的管理效率。 展开更多
关键词 市政道路智能管理系统 GraphSAGE聚合算法 图卷积网络 注意力机制 车流量预测模型
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