[发明专利]模型训练方法、交通流量预测方法和装置

说明书

本公开提供了模型训练方法、交通流量预测方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、神经网络、智能交通等领域。具体实现方案为：将第一交通流量的样本数据输入待训练的预测模型；在该待训练的预测模型中利用该第一交通流量的样本数据，确定第二交通流量的M个预测结果，M为大于或等于2的整数；利用该第二交通流量的M个预测结果，确定该第二交通流量的预测数据；利用该第二交通流量的预测数据、以及该第二交通流量的样本数据，确定损失函数；根据该损失函数调整该待训练的预测模型的参数，得到训练后的预测模型。本公开能够提高交通流量预测的准确率。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、神经网络、智能交通等领域。

背景技术

随着经济不断发展，车辆的数量逐年增长，数量庞大的车辆会带来交通拥堵和停车困难等一系列问题。因此，交通流量预测日趋重要。一方面，准确的交通流量预测可以为交通管理者提供有力的交通决策依据，为交通系统管理提供有力支持。另一方面，准确的交通流量预测也便于驾驶员选择更为畅通的道路出行，进而避免或缓解交通拥堵的状况。再一方面，为了促进更先进的智能交通系统发展，也需要更准确地实现交通流预测。

发明内容

本公开提供了模型训练方法、交通流量预测方法和装置。

根据本公开的一方面，提供了一种模型训练方法，包括：

将第一交通流量的样本数据输入待训练的预测模型；

在该待训练的预测模型中利用该第一交通流量的样本数据，确定第二交通流量的M个预测结果，该M为大于或等于2的整数；

利用该第二交通流量的M个预测结果，确定该第二交通流量的预测数据；

利用该第二交通流量的预测数据、以及该第二交通流量的样本数据，确定损失函数；

根据该损失函数调整该待训练的预测模型的参数，得到训练后的预测模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种交通流量预测方法，包括：

将第一交通流量的观测数据输入训练后的预测模型，由该训练后的预测模型输出第二交通流量的M个预测结果，该训练后的预测模型为采用任一模型训练方法训练得到的模型；

利用该第二交通流量的M个预测结果，确定该第二交通流量的预测数据。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型训练装置，包括：

输入模块，用于将第一交通流量的样本数据输入待训练的预测模型；

第一确定模块，用于在该待训练的预测模型中利用该第一交通流量的样本数据，确定第二交通流量的M个预测结果，该M为大于或等于2的整数；

第二确定模块，用于利用该第二交通流量的M个预测结果，确定该第二交通流量的预测数据；

调整模块，用于利用该第二交通流量的预测数据、以及该第二交通流量的样本数据，确定损失函数；根据该损失函数调整该待训练的预测模型的参数，得到训练后的预测模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种交通流量预测装置，包括：

第三确定模块，用于将第一交通流量的观测数据输入训练后的预测模型，由该训练后的预测模型输出第二交通流量的M个预测结果，该训练后的预测模型为采用任一模型训练装置训练得到的模型；

第四确定模块，用于利用该第二交通流量的M个预测结果，确定该第二交通流量的预测数据。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，