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本发明公开了面向突发事件下路网流量实时预测的在线学习图卷积方法，通过事故前后的不同参数训练模式，实现了事故发生后更高精度的路网流量预测。通过事故前的检测器数据可以训练出针对未发生事故情况下的路网流量特征，但是事故发生后，路网流量特征发生重大改变，事故发生前训练出的模型参数不再适用事故发生时的路网流量特征。因此事故发生后采用实时更新参数的方法，对自适应图卷积网络参数进行实时更新，让该模型能够识别事故特征，实现对事故发生后高速路网交通流的更高精度预测。本发明所提基于实时参数更新图卷积网络突发重大交通
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118097934A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410053579.1G06N3/084(2023.01)
(22)申请日2024.01.
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