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一种基于自适应空间自注意力图卷积的交通预测方法属于交通领域和深度学习领域，提出一种自适应空间自注意力图卷积网络(ASSAGCN)用于交通预测。ASSAGCN的由2个残差块堆叠而成。每个残差块由一个图卷积模块(GCN)、一个多头空间自注意力模块(MHSSA)、一个门控融合模块(GF)和一个多感受野空洞因果卷积模块(MRDCC)构成。其中GCN基于连通性对路网的局部空间相关性进行建模；MHSSA用于捕获路网的隐含空间相关性，同时还能从全局聚合各个节点的信息；GF对GCN和MHSSA的输出进行融合；M
(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 112801404 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110186065.X
(22)申请日 2021.02.14
(71)申请人 北京工业大学
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