[发明专利]交通拥堵预测方法及装置、存储介质在审
| 申请号： | 201710241528.1 | 申请日： | 2017-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN108734614A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | 朱佳 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司;华南师范大学 |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 何平;邓云鹏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种交通拥堵预测方法、装置及存储介质，一个实施例的方法包括：对获取的输入数据进行嵌入处理，获得嵌入处理后数据，嵌入处理后数据为卷积神经网络可以识别的格式的数据，输入数据包括时间周期标识以及时间段标识；采用卷积神经网络对嵌入处理后数据进行处理，从嵌入处理后数据中提取出数据特征，获得卷积神经网络处理结果；采用循环神经网络对卷积神经网络处理结果进行处理，获得循环神经网络处理结果；对循环神经网络处理结果进行自编码处理，获得自编码处理结果；对自编码处理结果进行全连接处理，获得全连接处理结果；对全连接处理结果进行分类处理，获得交通拥堵预测结果。本实施例方案提高了交通拥堵预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 嵌入 拥堵 循环神经网络 连接处理 自编码 存储介质 交通 预测 分类处理 时间周期 数据特征 预测结果 时间段 | ||
【主权项】：
1.一种交通拥堵预测方法，其特征在于，包括步骤：对获取的输入数据进行嵌入处理，获得嵌入处理后数据，所述嵌入处理后数据为卷积神经网络可以识别的格式的数据，所述输入数据包括时间周期标识以及时间段标识；采用卷积神经网络对所述嵌入处理后数据进行处理，从所述嵌入处理后数据中提取出数据特征，获得卷积神经网络处理结果；采用循环神经网络对所述卷积神经网络处理结果进行处理，获得循环神经网络处理结果；对所述循环神经网络处理结果进行自编码处理，获得自编码处理结果；对所述自编码处理结果进行全连接处理，获得全连接处理结果；对所述全连接处理结果进行分类处理，获得交通拥堵预测结果。
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