教研室：人工智能教研室
负责人姓名：朱 晋 德
项目来源单位：教育厅
成果形式：论文
项目分类：省部级工程类平台经费
研究类别：基础研究
说明：在交通流预测任务中，考虑交通流数据所具有复杂的时间依赖性和空间依赖性,结合深度学习中的图神经网络,主要工作包括:将残差卷积(Residual convolution)、恒等映射(Identity mapping)和剪边处理融合到图神经网络的设计中，提出了dri_GCN 深度网络模型，生成用于拟合实际数据概率分布的概率密度函数 (PDF)，本研究提出了一种图神经网络模型方法，该方法包括两个阶段：(1) 估计累积分布函数 (CDF) 的训练阶段和 ( 2）预测相应PDF的执行阶段。
项目来源：省市自治区科技项目
项目级别：省部级
项目编号：2022J01935
学科门类：工学
一级学科：计算机科学与技术
立项时间：2022-08-01
计划完成时间：2025-08-31
结项日期：2025-08-31
开始日期：2022-08-01