[发明专利]一种基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法有效
| 申请号： | 202010906980.7 | 申请日： | 2020-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN111882878B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 万海峰;李娜 | 申请（专利权）人： | 烟台大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/048;G08G1/07 |
| 代理公司： | 山东三邦知识产权代理事务所(普通合伙) 37308 | 代理人： | 肖太升;高洋 |
| 地址： | 264005 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种采用基于物联网、大数据信息技术尤其是深度神经网络的解决方案，通过采集路网交通流短时与长时段历史数据，运用Node2vec与图多注意力神经网络(GMAN)融合机制的深度学习，训练出预测模型并预测出当前时间点之后30分钟路网目标路段和节点交通流状态，并根据预测结果对信号灯的绿信比作实时智能反馈，从而达到精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的目的。本发明从交通数据采集和转换到交通信号灯的调整控制，形成了一套完整的最大化关键道路通行能力的方法，并在实际工程上进行了应用验证，达到了精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通流 预测 最大化 关键 道路 通行 能力 方法 | ||
【主权项】：
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