[发明专利]实现交通流量预测的方法及装置、可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201710963496.6 申请日: 2017-10-17
公开(公告)号: CN107730887B 公开(公告)日: 2020-05-15
发明(设计)人: 高雪松;胡伟凤;张学杰 申请(专利权)人: 海信集团有限公司
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 邢雪红;乔彬
地址: 266071 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明揭示了一种实现交通流量预测的方法及装置、可读存储介质。所述方法包括:获取区域所关联路口线圈和卡口的流量数据、浮动车辆轨迹数据;根据流量数据和浮动车辆轨迹数据获得区域中交通流量的流入基数和流出基数;按照邻近性时间特征、周期性时间特征和趋势性时间特征,分别获取描述区域历史交通流量的张量;通过邻近性深度残差网络、周期性深度残差网络和趋势性深度残差网络运算,并融合输出区域在下一时间间隔的张量预测初始值;根据区域在下一时间间隔的张量预测初始值获得区域在下一时间间隔的张量预测值。从而解决了预测的交通流量受时间特征的影响而准确性不高的技术问题。
搜索关键词: 实现 交通 流量 预测 方法 装置 可读 存储 介质
【主权项】:
一种实现交通流量预测的方法,其特征在于,所述方法包括:获取区域所关联路口线圈和卡口的流量数据、浮动车辆轨迹数据;根据所述流量数据和浮动车辆轨迹数据获得所述区域中交通流量的流入基数和流出基数,所述流入基数和流出基数形成描述所述区域当前时间间隔交通流量的张量;按照邻近性时间特征、周期性时间特征和趋势性时间特征,分别获取描述所述区域历史交通流量的张量,所述张量与描述所述区域当前时间间隔交通流量的张量分别形成邻近性时间依赖关系序列、周期性时间依赖关系序列和趋势性时间依赖关系序列;将所述邻近性时间依赖关系序列、周期性时间依赖关系序列和趋势性时间依赖关系序列分别通过邻近性深度残差网络、周期性深度残差网络和趋势性深度残差网络运算,并融合输出所述区域在下一时间间隔的张量预测初始值;根据所述区域在下一时间间隔的张量预测初始值获得所述区域在下一时间间隔的张量预测值。
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