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本发明涉及一种基于自适应多图融合的多任务学习城市人群流量预测方法，能达到良好的预测精度。本方法旨在最优地利用城市不同地理区域内复杂的空间结构，通过多任务学习框架提高预测性能。多图融合的自适应方法为多任务预测提供了全新的视角和潜力，使得能够同时提取不同类型节点图结构之间的多种任务相关关系，从而更全面地符合人群流动模式。本发明引入自适应多图融合的概念，该方法将城市空间关系从多个维度建模为多个图，通过融合这些图结构来捕捉节点之间的时空依赖关系。此外本方法首次在人群流动预测的背景下使用多任务学习框架，捕捉多个相关预测任务之间的特征时空关系，从而实现这些任务的协同预测提升了整体预测性能。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311772341.6
Filing Date： 2023-12-21
Publication Date： 2024-03-19
Pub. No.： CN117726070A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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