[发明专利]一种基于路网有向图和并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法

权利要求书

1.一种基于路网有向图和并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法，其特征包括：

(1)基于交通路网有向图的枢纽节点判别方法；

(2)基于并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法。

2.根据权利要求1所述的基于交通路网有向图的枢纽节点判别方法，其特征在于：针对交通枢纽节点流量预测问题，需在建模之前判别出交通路网中的全部枢纽节点路段，基于交通路网拓扑结构构建交通路网有向无权图，计算出路网有向图中所有节点的出度和入度，用于反映各个路段节点汇聚分散密集程度，并设置阈值Thr，当Thr大于等于3时，该节点对应的路段为枢纽路段，反之为非枢纽路段，最终辨别出交通路网中的全部枢纽节点路段。

3.根据权利要求1所述的基于并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法，其特征在于：针对时间序列方法和机器学习方法预测交通流量准确性低的问题，采用基于并联长短时记忆网络的深度学习模型，通过提取路网有向图中枢纽节点上下游并联路段节点旅行时间数据，构建枢纽节点时空特征矩阵，采用步长为10的长短时记忆网络训练交通枢纽节点流量预测模型，挖掘枢纽节点与其上下游并联节点间的时序依赖关系，实现对交通枢纽节点未来某一时段流量高精度预测。