[发明专利]一种基于傅里叶-递归神经网络的交通流预测方法在审
| 申请号： | 202010120339.0 | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN111462479A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王存;董晓飞 | 申请（专利权）人： | 南京新一代人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市经*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于傅里叶递归神经网络的交通流预测方法，包括以下步骤：(1)对交通流数据进行预处理；(2)设置窗口滑动距离S、窗口大小T、设置窗口函数G，将交通流历史数据分段；(3)对每段交通流历史数据进行短时傅里叶变换，从时间域转变换到频率域；(4)搭建递归神经网络模型，将交通流历史数据样本输入模型进行训练；(5)判断训练次数是否达到最大训练次数；(6)根据训练得到的傅里叶‑递归神经网络模型，计算交通流预测结果。本发明对于具有周期性规律的交通流数据的长时间预测更加准确，当序列较长、数据量较大时仍有较好的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 傅里叶 递归 神经网络 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
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