[发明专利]一种基于深度学习的区域流量预测方法在审
| 申请号： | 202011514283.3 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112668694A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 李歧强;刘佳欣;宋文 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G08G1/01 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 刘娜 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的区域流量预测方法，包括如下步骤：根据经纬度对预测区域进行网格划分，对区域流量原始数据进行预处理，得到每个时刻下每个网格的流入量和流出量数据；将卷积长短期记忆网络作为预测网络和编码网络的基本组成单元，将预处理后的数据作为编码网络的输入，得到编码网络各个时刻的输出状态；采用注意力机制，根据上一时刻预测网络的状态与得到的编码网络各个时刻的输出状态计算得到对应的注意力权重，并对注意力权重与编码网络各个时刻的输出状态求加权和，得到各个时刻下不同的向量；将向量与预测网络的输入结合起来，输入到预测网络，得到区域流量预测结果。本发明所公开的方法能够有效提取时空特征、提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 区域 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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