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- [发明专利]一种道路交通流量采集及预测方法-CN201110439431.4无效
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李志敏;易良友;黄凯梁;刘林佳
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重庆大学
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2011-12-24
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2012-06-13
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G08G1/01
- 一种道路交通流量采集及预测方法，包括环形感应线圈、车辆检测模块、交通流量采集模块、交通流量数据预处理和预测，道路交通流量数据预处理和预测软件在上位机（PC机）上进行，并通过网络接口读取采集模块（SD卡）中的交通流量数据。为提高预测的可靠性，在道路交通流量数据预处理和预测方法中，首先采用小波分析结合最小二乘法对交通流量数据进行噪声剔除；然后采用改进的BP神经网络建立交通流量预测模型，实现对交通流量的预测，为优化道路交通的控制配时方案和道路交通规划提供依据本发明可获得规定周期内的车流量、平均车速、占有率和交通密度等道路交通参数，从而实现对道路交通流量的预测，提高数据采集和道路交通流量预测的准确性。
- 一种道路交通流量采集预测方法
- [发明专利]一种基于图卷积的交通流量预测方法-CN202211504231.7在审
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张大兴;赵旭
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杭州电子科技大学
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2022-11-28
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2023-03-14
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G06F30/27
- 本发明公开了一种基于图卷积的交通流量预测方法。本发明包含以下步骤：步骤1、获取城市中相连道路的连续P个时段的历史交通流量数据，根据各个道路历史交通流量数据的相似度构建道路邻接矩阵，对数据进行预处理。步骤2、基于道路邻接矩阵与各个道路的历史交通流量数据，通过图卷积神经网络(GCN)提取该道路交通流量的空间特征。步骤3、基于单个道路的历史交通流量数据，通过GRU，循环神经网络的一种，提取该道路交通流量的时间特征。步骤4、综合该道路的空间特征与时间特征，得到该道路的下一时间段的交通流量预测值。本发明充分考虑到交通流量数据之间的空间关系与时间关系，提出了一种新颖的交通流量预测方法。
- 一种基于图卷交通流量预测方法
- [发明专利]基于图卷积网络的道路的交通流量的预测方法-CN201910370506.4有效
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郭宇春;魏中锐;刘翔;陈一帅
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北京交通大学
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2019-05-06
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2021-02-12
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G08G1/01
- 本发明提供了一种基于图卷积网络的道路的交通流量的预测方法。该方法包括：采集过去一段时间内的车辆GPS数据；将车辆GPS数据与实际路网信息数据进行整合，得到道路交通流量特征矩阵，利用线图转换将实际路网上的道路与道路交点进行转换，生成道路邻接矩阵；基于道路邻接矩阵和道路交通流量特征矩阵，通过利用GCN网络和LSTM网络综合道路的交通流量数据的空间特征和时间特征得到下一时间段的道路的交通流量数据的预测值。本发明通过综合利用GCN提取的道路的交通流量数据的空间特征和LSTM提取的道路的交通流量数据的时间特征，并结合时间周期特征及天气特征，来对道路的交通流量数据进行预测，预测效果比只利用时间特征或者空间特征来进行预测的效果更好
- 基于图卷网络道路交通流量预测方法
- [发明专利]一种基于时空特性分析的短时交通流预测方法-CN201810377482.0有效
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鲍楠;浦慈
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南京邮电大学
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2018-04-25
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2020-06-12
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G08G1/01
- 本发明涉及一种基于时空特性分析的短时交通流预测方法，应用于道路交通管理，是智能交通系统的核心部分，主要涉及交通流量采集预处理，数据样本优化，交通流量预测三大核心技术部分。交通流量采集预处理技术提供历史实验数据，存储预测数据和导入实时对比数据；数据样本优化技术，通过交通流量时空相关特性，采用OPTICS聚类方法处理，得到高质量的训练集样本；交通流量预测技术，基于训练样本构建以SVM为载体的的短时交通流预测模型，通过BFOA算法优化其中的关键参数提高模型性能，实现实时准确的短时交通流量预测，便于道路交通管理系统有效分配利用道路资源，改善交通拥堵，提高运行效率，方便居民出行。
- 一种基于时空特性分析短时交通流预测方法
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