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本发明通过网络安全领域的方法,实现了一种针对多源异构数据的城市交通行程时间预测方法。分为三个实施步骤:步骤一:收集交通出行数据和外部属性信息,完成数据预处理和标注,构建适用于深度学习任务的训练集、验证集和测试集;步骤二:构建基于多视角卷积和注意力机制的深度神经网络模型,并在构建的数据集上进行训练得到深度神经网络模型;步骤三:输入待预测的行程轨迹,采用训练得到的深度神经网络模型进行推理,得到行程时间预测结果。本发明提供的方法能够提供一种能够综合考虑城市路网信息、GPS轨迹信息、天气信息、驾驶者信息
(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 114202120 A
(43)申请公布日 2022.03.18
(21)申请号 202111514594.4 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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