【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通流量，具体为一种采用图神经网络预测交通流量的系统及方法。
技术介绍
1、交通流量预测是交通管理、规划、出行决策、安全和物流优化等领域的重要应用之一。通过预测交通流量，我们可以更好地了解交通状况，提前采取措施，提高交通运营效率和管理水平，通过采用图神经网络提高预测交通流量效率。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种采用图神经网络预测交通流量的系统及方法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，更具体的说是一种采用图神经网络预测交通流量的系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、图神经网络模型、训练模块、预测模块、分析模块，
3、所述数据收集模块：通过的交通监控设备采集交通数据(交通流量、车速、道路状况)，通过与交通中心连接获取事故信息(事故地点、事故车数量、事故时间)，通过天象局连接获取气象信息(实时与未来预计天气情况)；
4、数据预处理模块：该模块对收集到的原始数据进行清洗、去噪和标准化处理，以适应图神经网络模型的输入；
5、图神经网络模型：采用图卷积网络(gcn)或图注意力网络(gat)等图神经网络算法进行训练和预测。模型的输入是预处理后的交通数据，输出是预测的交通流量；
6、训练模块：使用反向传播算法和其他优化技术来训练图神经网络模型，通过最小化预测流量和实际流量的差距来优化模型参数；
7、预测模块：使用训练好的模型来预测未来
8、分析模块：将预测的交通流量数据进行可视化处理，进行图表生成，并基于图表生成分析报告，以帮助决策者更好地理解和利用预测结果。
9、更进一步的，所述数据收集模块包括交通流量、车速、道路状况、事故等实时、历史数据。
10、更进一步的，数据预处理模块包括有清洗单元、去噪单元和标准化处理单元
11、清洗单元：在交通数据中，重复数据可能会干扰模型训练和预测的准确性，根据时间戳、位置信息进行筛选去除；
12、去噪单元：通过设置滤波器来过滤噪声，从而得到更加准确的信号；
13、标准化处理单元：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，以便后续更好地进行数据分析和机器学习。
14、一种采用图神经网络预测交通流量的方法，包括以下步骤：
15、s1、收集包含交通流量数据的交通网络数据集，包括历史交通流量数据、交通路网结构数据；
16、s2、通过对交通数据进行清洗、去噪和标准化处理，得到更加准确和可靠的数据输入，为后续的模型训练和预测提供可靠的输入；
17、s3、基于交通数据，构建一个包含道路节点和道路边的图结构，其中每个道路节点和道路边都具有相应的属性，包括地点、长度、交通流量；
18、利用图神经网络对每个道路节点和道路边的属性进行特征提取，得到每个节点的特征表示和每条边的特征表示；
19、利用提取的特征，训练一个图神经网络模型，该模型可以自动学习节点和边的特征表示，以及它们之间的依赖关系；
20、s4、利用训练好的模型，输入当前交通网络数据，预测未来一段时间内的交通流量；
21、s5、对比预测结果和实际交通流量数据，分析预测准确度和可靠性，并绘制图表、生成报告，将信息传输给交通中心，供交通中心作为判断依据，且通过预测流量计算交通状态并调度人员进行现场指挥，从而实现资源利用最大化。
22、更进一步的，交通密度k的计算公式如下：
23、k＝n/c
24、车速v的计算公式为：
25、v＝d/t
26、交通流量l的计算公式为：
27、l＝n/t
28、交通拥堵指数i的计算公式为：
29、i＝(1/v)*k2*(1/q)
30、n为车辆数量；c为道路长度，单位km；d为车辆行驶的距离，单位km；t为时间，单位小时；1/v表示车辆在道路上的平均间距；k2表示道路的通行能力；1/q表示每辆车通过道路的时间；
31、当道路上的车辆数量增加、车速减慢或道路的通行能力降低时，交通拥堵指数就会提高，表示道路的拥堵程度增加。
32、更进一步的，对于图神经网络模型，其基本公式可以表示为：
33、h^(1+1)＝σ(d^-\\frac12ad^-\\frac12h^(1)w^(1))
34、其中：h^(1)表示在第l层的节点特征矩阵，w^(1)表示在第l层的可训练参数(包括权重和偏置项)，a表示图的邻接矩阵，d表示图的度矩阵(对角线元素为节点的度，其他元素为0)；σ表示激活函数，如relu、sigmoid。
35、对于图卷积网络(gcn)，这个公式可以被解释为：将每个节点的特征通过其邻居节点的特征加权平均后，再经过激活函数得到新的节点特征。这个过程可以在多层次上重复进行，以实现更深层次的图卷积网络；
36、对于图注意力网络(gat)，这个公式中的权重计算会引入注意力系数，以实现节点之间的个性化交互。注意力系数可以通过节点特征之间的点积、双线性等不同方式计算得到。通过引入注意力系数，gat可以更好地捕捉节点之间的复杂关系；
37、将交通数据视为一个图结构，其中每个节点代表一个观测数据来源，每条边代表不同观测数据之间的时空关系；通过采用图神经网络模型对交通数据进行预测，可以更好地考虑交通流的时空依赖性，提高预测的准确性和可靠性。
38、本专利技术一种采用图神经网络预测交通流量的系统及方法的有益效果为：
39、本专利技术收集包含交通流量数据的交通网络数据，基于交通数据，构建图神经网络模型，使用训练好的模型来预测未来的交通流量，将未来的交通数据作为输入，经过模型的计算，输出预测的交通流量，并根据预测数据计算道路交通状态并调度人员进行现场指挥，提高交通运营效率和管理水平。
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1.一种采用图神经网络预测交通流量的系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、图神经网络模型、训练模块、预测模块、分析模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种采用图神经网络预测交通流量的系统，其特征在于：所述数据收集模块包括交通流量、车速、道路状况、事故等实时、历史数据。
3.根据权利要求1所述的一种采用图神经网络预测交通流量的系统，其特征在于：数据预处理模块包括有清洗单元、去噪单元和标准化处理单元
4.一种采用图神经网络预测交通流量的方法，包括权利要求1-3中任一项所述的一种采用图神经网络预测交通流量的系统，其特征在于，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种采用图神经网络预测交通流量的方法，其特征在于：交通密度K的计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种采用图神经网络预测交通流量的方法，其特征在于：对于图神经网络模型，其基本公式可以表示为：
【技术特征摘要】
1.一种采用图神经网络预测交通流量的系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、图神经网络模型、训练模块、预测模块、分析模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种采用图神经网络预测交通流量的系统，其特征在于：所述数据收集模块包括交通流量、车速、道路状况、事故等实时、历史数据。
3.根据权利要求1所述的一种采用图神经网络预测交通流量的系统，其特征在于：数据预处理模块包括有清洗单元、去噪单...
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