[发明专利]基于时空阶梯卷积网络的交通流预测方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202211611467.0 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN116434530A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 高文韬;潘理;张全海 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵志远 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于时空阶梯卷积网络的交通流预测方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤S1、根据交通流的预测时间间隔和所处地理位置，对输入的历史交通流数据进行地理区域划分和聚合，并对聚合后的历史交通流数据进行预处理；步骤S2、使用预处理后的历史交通流数据对构建的时空阶梯卷积神经网络预测模型进行预训练，得到训练好的交通流预测模型；步骤S3、利用已训练好的交通流预测模型对指定时间间隔的交通流进行预测。与现有技术相比，本发明利用了时空阶梯卷积神经网络能够将时间信息与空间输入范围相结合的优势，可以得到更高的预测精度，且对短期、长期预测都有着较高的预测精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时空 阶梯 卷积 网络 通流 预测 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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