[发明专利]基于融合时空特征的深度网络的交通流预测方法有效
| 申请号： | 201911254520.4 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111243269B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 陈锋情 | 申请（专利权）人： | 福州市联创智云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350001 福建省福州市鼓楼区*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于融合时空特征的深度网络的交通流预测方法，包括以下步骤：步骤A：从交通平台获取包含时空信息的历史交通流数据；步骤B：对包含时空信息的历史交通流数据进行预处理，得到历史交通流数据的时空矩阵表征；步骤C：以时空矩阵表征作为深度学习网络的输入，训练深度学习网络TSNN；步骤D：将待预测的交通流数据序列输入到训练好的深度学习网络中，得到预测结果。本发明解决了交通流预测中特征提取不完整和特征融合不完全的问题，该方法提高了交通流预测的准确度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 时空 特征 深度 网络 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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