[发明专利]一种基于时空宽度学习的交通速度预测方法有效
| 申请号： | 201810691891.8 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN109035762B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 赵春晖;崔紫强 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 黄欢娣;邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时空宽度学习的交通速度预测方法。该方法充分考虑了交通速度的时间特性和空间特性，同时考虑了天气和节假日的影响，并引入宽度学习的思想建立预测模型。时间特性方面，本方法提取了速度信号的时序慢特征作为特征节点。空间特性方面，本方法提出了一种滑动窗口相关系数法搜寻对预测路段速度有影响的相关路段，并将这些路段的速度数据作为扩展自变量引入模型。本方法在引入宽度学习思想建立预测模型的同时引入L1和L2正则化对特征进行稀疏选择，防止模型的过拟合。本方法考虑了时空特性，具有很强的可解释性，相比传统的预测方法，提高了预测精度，而且一定程度缩短了建模时间，为交通速度预测方法的研究指明了新的方向。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 宽度 学习 交通 速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于时空宽度学习的交通速度预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1:建模数据预处理：对各路段的速度数据和对应时刻的天气类型、节假日类型进行预处理。步骤2:搜寻对预测路段的速度有影响的路段，并定义为待预测路段的相关路段。步骤3:确定模型的输入变量；步骤4:提取速度变量的慢特征。步骤5:建立基于时空宽度学习的交通速度预测模型；步骤6:在线预测。
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