【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通流量预测领域，特别涉及一种基于图神经网络和分布表征匹配的交通流量预测方法。
技术介绍
1、交通流量预测是指根据历史交通数据和其他相关信息，预测未来某个地区或道路上的交通流量情况。这是一个重要的任务。在城市交通管理方面，交通流量预测可以帮助城市交通管理部门更好地了解城市道路网络的交通状况，包括高峰期和非高峰期的流量变化情况。这有助于优化交通信号控制、调整道路规划、减少交通堵塞和提高道路使用效率。在市民的出行决策方面，对交通流量的准确预测可以帮助驾驶员和出行者选择最佳的出行路线和出发时间。它可以帮助避开拥堵路段，减少交通延误，提高出行效率。
2、交通流量预测通常涉及以下几个方面的内容：建立监测站点，布置交通流量监测站点，利用传感器和设备监测交通流量数据。监测站点的位置考虑了城市地理特征和交通流量的分布，以获得全面、代表性的数据。其次，进行数据收集与分析。实时收集监测站点的交通流量数据，并进行质量控制和校准。利用数据分析技术处理和整理数据，去除异常值和噪音。利用机器学习和人工智能方法对交通流量数据进行分析和建模，使用历史数据进行训练，通过优化算法(如梯度下降)来调整模型的参数，建立预测模型。常见的算法包括回归模型、支持向量机(svm)和决策树等。最后，结合实时监测数据和预测模型，进行交通流量的预测。这样，公众和相关部门可以方便地获取准确、及时的交通流量信息。
3、虽然交通流量预测任务在实践中取得了一定的成就，但仍然存在一些问题和挑战。交通流量预测通常使用多个传感器节点收集数据，这些节点可以包括
4、[参考文献]
5、[1]shi x,chen z,wang h,et al.convolutional lstm network:a machinelearning approach for precipitation nowcasting[j].advances in neuralinformation processing systems,2015,28.
6、[2]guo s,lin y,feng n,et al.attention based spatial-temporal graphconvolutional networks for traffic flow forecasting[c]//proceedings of theaaai conference on artificial intelligence.2019,33(01):922-929.
7、[3]song c,lin y,guo s,et al.spatial-temporal synchronous graphconvolutional networks:a new framework for spatial-temporal network dataforecasting[c]//proceedings of the aaai conference on artificialintelligence.2020,34(01):914-921.
技术实现思路
1、本专利技术针对上述现有技术中不足的问题，本专利技术提出一种基于图神经网络和分布表征匹配的交通流量预测方法，该方法考虑到了数据的分布漂移特性，基于图神经网络和分布表征匹配算法能够充分地挖掘非平稳交通数据中各节点之间的关联关系，构建了具有良好泛化效果的模型。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提出的交通流量预测方法的步骤如下：
3、步骤1)数据准备，包括：使用传感器设备，在交通路段和交叉口部署传感器节点；确保传感器能够准确地捕捉到经过该位置的车辆信息；将传感器与数据采集系统进行连接，接收数据并存储到数据库；随后，按照7：2：1的比例划分训练集、验证集、测试集；
4、步骤2)时间序列分布表征，包括：根据分布距离最大化，对训练集的历史交通流量数据划分出不同的子域，即进行分段操作，以满足下式：
5、
6、式(1)中，i,j表示段的标号，表示对交通流量划分后的第i段流量数据，表示对交通流量划分后的第j段流量数据，d(·)是基于分布的距离度量函数mmd(maximum meandiscrepancy)最大均值差异；φ表示该步骤一共将原始序列分成φ段；
7、步骤3)自适图结构学习，包括：构造出一个融合多子域信息的邻接矩阵用于表示各路口数据之间的影响关系；首先，对于分布表征划分出的每个子域都构造其特定的子域图；假设当前处理的子域下标为k，其对应的子域图为pk，用皮尔逊相关系数构造邻接矩阵对子域图pk进行初始化，图中每个元素的计算方式如下：
8、
9、式(2)中，pk(i,j)代表子域图pk第i行j列个元素，代表当前子域中第i个节点的数据；代表当前子域中第j个节点的数据；cov代表协方差，var代表方差；所有子域图在训练时随着样本的迭代而更新优化；随后，用一组可学习的参数mk对各子域图pk进行融合，生成最终的图结构：
10、
11、步骤4)特征提取，具体为：将gcn(graph convolutional network)图卷积神经网络融入gru(gate recurrent unit)门控循环单元形成的gcru(graph convolutionalrecurrent unit)图卷积循环单元作为时空特征编码网络；具体内容如下：
12、用gcn(graph convolutional network)图卷积神经网络捕获交通流量时间序列的空间依赖性，如式(4)，
13、
14、式(4)中，x代表输入的交通流量时间序列，h代表gcn输出的隐藏特征，代表图卷积操作，θ和wk代表用切比雪夫多项式近似的核参数；代表邻接矩阵；σ代表激活函数，k代表图卷积的阶数；
15、用gru(gate recurrent unit)门控循环单元捕获交通流量时间序列的时间依赖性；
16、将gcn(graph convolutional network)图卷积神经网络融入gru(gaterecurrent unit)门控循环单元形成gcru(graph convolutional recurrent unit)图卷积循环单元本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络和分布表征匹配的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络和分布表征匹配的交通...
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