[发明专利]一种基于混合密度神经网络的城市车流量仿真方法有效
| 申请号： | 202110994275.1 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113627089B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王之畅;朱越;朱浩嘉;金嘉晖 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 张天哲 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合密度神经网络的城市车流量仿真方法。该方法首先收集城市流量数据集，对得到的城市进行区域划分。将划分的区域分别设置为起点(O)与终点(D)创建起点‑终点两两对应的数据结构，称之为OD矩阵。确定流量预测的时间切片长度，创建对应的切片流量数据。切片流量数据用于混合密度神经网络的训练，若混合密度神经网络未收敛则持续训练混合密度神经网络，若混合密度神经网络收敛，则判断预测效果是否良好，若良好，则进行背景流量生成。若效果较差，则重新确定时间切片长度，重复上述过程至最终预测效果良好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 密度 神经网络 城市 车流量 仿真 方法 | ||
【主权项】：
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