[发明专利]基于终身学习的拥堵持续时间预测方法在审
| 申请号： | 202310619365.1 | 申请日： | 2023-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN116704754A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 周国冬;陈尧屺;宣帆;刘新成;肖通 | 申请（专利权）人： | 江苏博宇鑫信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01 |
| 代理公司： | 苏州科仁专利代理事务所(特殊普通合伙) 32301 | 代理人： | 郭杨 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市姑苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于终身学习的拥堵持续时间优化方法，包括采集数据，提取影响因子，将MapReduce模型与多元对数线性回归方法相结合构建交通阻塞预测模型，并运用生存分析方法对交通阻塞预测模型进行了优化，把MapReduce模型与多变量线性回归方法进行结合构建交通拥堵持续时间的预测模型提高交通拥堵持续时间的预测的精度与效率，在此基础上运用生存分析的交通拥堵持续时间预测模型对交通网络中的拥堵持续时间进行更近一步的研究分析，为出行人员提供了更好的交通信息服务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 终身 学习 拥堵 持续时间 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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