基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置
申请号:
CN202511458097
申请日期:
2025-10-13
公开号:
CN120954246B
公开日期:
2025-12-12
类型:
发明专利
摘要
本发明实施例公开了一种基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置,涉及智能交通技术领域,能够在维持较低的计算复杂度的情况下提升交通速度预测的精度。本发明包括:获取交通速度的历史数据,并生成原始输入序列;建立AB‑NCDE模型,并对所述原始输入序列执行前向传播流程;建立损失函数并执行反向传播流程;利用训练后的AB‑NCDE模型进行交通速度预测。本方案用于交通速度预测。
技术关键词
交通速度预测方法
地图数据服务器
变量
时序特征
序列
速度预测装置
动态邻接矩阵
拉普拉斯
多头注意力机制
智能交通技术
路段
切比雪夫
关系
标识符
模块
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种广域网的网络质量预测方法、装置、设备及介质
网络数据集合
特征提取模型
通信链路
全球广域网
时间序列特征
2
运动信息处理方法、装置、终端、电子设备以及存储介质
运动信息处理方法
语义角色信息
节点
文本
生成有向无环图
3
一种基于裁剪策略的高容错忆阻器在线学习方法及系统
在线学习方法
裁剪模块
忆阻器阵列
神经网络架构
变量
4
神经网络
带标记
长方体
关键帧
机器学习系统
视频
5
一种电子工牌出厂质量自动监测系统
电子工牌
状态分布图
自动监测系统
离散特征
特征值