[发明专利]应用于预测路况的联邦学习模型训练方法、路况预测方法有效
| 申请号： | 202210622132.2 | 申请日： | 2022-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN115422820B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 郭敬达 | 申请（专利权）人： | 国汽智控（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 朱颖;臧建明 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种应用于预测路况的联邦学习模型训练方法、路况预测方法，涉及分布式模型训练技术，该方法包括：将预设的初始全局模型发送给N个车辆终端中的每一车辆终端。接收每一车辆终端发送的本地模型参数；N个车辆终端中的M个车辆终端中的每一车辆终端所发送的本地模型参数包括安全模型参数和事故模型参数；N个车辆终端中的N‑M个车辆终端中的每一车辆终端发送的本地模型参数包括安全模型参数。根据N个车辆终端中各车辆终端发送的本地模型参数，更新预设的初始全局模型，得到目标行驶模型；将目标行驶模型发送至N个车辆终端中的每一车辆终端。本申请解决了因模型的更新滞后于车辆的行驶数据导致模型预测前方路况的准确度较低问题。 | ||
| 搜索关键词： | 应用于 预测 路况 联邦 学习 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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