[发明专利]基于深度学习的交通流量预测方法在审
| 申请号： | 202210152521.3 | 申请日： | 2022-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN114444813A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 张师超;段弘翔;章成源 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G08G1/01;G08G1/065;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的交通流量预测方法，包括获取交通状态数据集并处理得到训练数据集；构建端到端的交通流量预测原始模型；采用训练数据集训练交通流量预测原始模型得到交通流量预测模型；采用交通流量预测模型进行实际情况下的交通流量预测。本发明提供的这种基于深度学习的交通流量预测方法，从空间和时间两个维度提取特征进行多步预测，相较于传统方法省去了复杂的人工特征设计和提取过程，因此本发明方法的稳定性和可靠性更高，准确性更好，而且实施相对简单。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 交通 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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