[发明专利]基于深度集合经验模态分解的高速公路OD预测方法有效
| 申请号： | 202110200383.7 | 申请日： | 2021-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN113096378B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 于海洋;刘帅;任毅龙;于海生 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;吉林省高速公路管理局 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京佳信天和知识产权代理事务所(普通合伙) 11939 | 代理人： | 张宏伟 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本专利公开了一种基于深度集合经验模态分解的高速公路OD预测方法，所述方法包括：步骤一、提取高速公路OD序列；步骤二：基于集合经验模态分解的时间特征提取；步骤三：基于GRU网络的OD序列预测。本发明提出的预测方法组合了集合经验模态分解模型和深度学习网络，一方面模型能够将非平稳非线性数据转为平稳线性数据，对预测模型挖掘时序关系起到极大的辅助作用，增加模型预测精度；另一方面可以降低模型复杂度，提高模型的计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 集合 经验 分解 高速公路 od 预测 方法 | ||
【主权项】：
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