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[发明专利]短时交通流的预测方法、装置、终端设备及存储介质-CN202111244550.4在审
发明人：李庆印;翟慧;曹倩;孙爱美;周昕;罗顺才;李颛;仝瑞亚;张俊波;王志今;韩启龙 -专利权人：山东通广电子有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种短时交通流的预测方法、装置、终端设备及存储介质，包括：获取待预测道路区域的预设时间段；根据预设时间段和预先建立的目标交通流预测模型，得到待预测道路区域内的预设时间段的目标交通流量，预先建立的目标交通流预测模型是根据目标移动平均模型、目标岭回归模型和目标向量机模型确定的，目标移动平均模型是通过采用移动平均法对样本集中的交通流量样本数据进行处理得到的，目标岭回归模型是通过交通流量样本数据对初始岭回归模型进行训练得到的，目标向量机模型是通过交通流量样本数据对初始向量机模型进行训练得到的，可以对某一路段某一时间对道路的短时交通量进行预测，节省人力资源，提高预测效率。
短时交通流预测方法装置终端设备存储介质

[发明专利]一种基于注意力机制的BiLSTM和LightGBM模型的交通预测方法-CN202210656651.0有效
发明人：许坤波;石运;郝苏申;李猛;王云霞 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的BiLSTM网络和LightGBM模型的交通预测方法，采用增加了注意力机制的BiLSTM网络和LightGBM模型，通过同时捕获交通路网的时间依赖性即交通流的局部时间变化趋势和空间依赖性即拓扑空间结构，通过历史时间步的交通流量预测未来时间步的各个路段的交通流量，由此准确预测道路网络的交通流。本发明方法能够有效预测交通流的时空变化特征和规律，预测精度高，提升了交通流预测效果。
一种基于注意力机制 bilstm lightgbm 模型交通预测方法

[发明专利]基于宏观基本图的路网关键路段识别方法-CN201610130293.4有效
发明人：王云鹏;董婉丽;于海洋;吴志海;杨帅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-03-08 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于宏观基本图的路网关键路段识别方法，包括1、获取城市路网A每条路段的交通流量、平均速度、时间占有率数据；2、计算路网每一个采集周期内的加权流量和非加权密度；3、取样本集合；4、绘制宏观基本图散点图；5、计算获得该路网MFD的临界加权交通流量；6、任意删除某一路段，计算去除该路段后路网A(‑i)的MFD临界加权交通流量及其与路网A的MFD临界加权交通流量的浮动值；7、采用聚类分析法对进行分类，提取阈值本发明方法改善了从路网静态拓扑结构识别重点路段，与路网交通流动态特性不符合的缺陷，更贴合城市路网交通流变化特点，确保其计算数据的高可靠性。
基于宏观基本路网关键路段识别方法

[发明专利]一种基于状态模式的短时交通流预测方法-CN201510617576.7有效
发明人：黄国林;汪庆明;庞希愚;朱勇;崔龙波;何镇镇;李学岭;吴茂呈;奚钟华;王成;殷立峰 -专利权人：山东易构软件技术股份有限公司
申请日： 2015-09-25 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明的基于状态模式的短时交通流预测方法，包括a).建立历史标准样本库；b).获取交通流量状态向量M(t)＝[q(t‑l+1),q(t‑l+2),…,q(t)]；c).获取交通流量状态模式向量Md(t)d).利用欧氏距离计算方法求取当前点与历史标准样本库中点的状态模式相似度；e).获取筛选集合A＝{q(t1),q(t2),…,q(tn)}；f).集合A的进一步筛选，得到筛选后的点的集合B；g).获取交通流量的预测结果本发明的交通流预测方法，提高了短时交通流预测的准确性与实时性，是一种行之有效的短时交通流预测方法，其预测结果可以为交通管理部门进行交通诱导与控制服务提供依据。
一种基于状态模式短时交通流预测方法

[发明专利]一种道路拥堵情况分析方法-CN201611110033.7在审
发明人：黄诗平 -专利权人：广州市科恩电脑有限公司
申请日： 2016-12-06 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种道路拥堵情况分析方法，用于分析下一时刻的道路拥堵情况，具体包括建立道路拥堵预测模型，所述道路拥堵预测模型是融合了BP神经网络模型和SVM(支持向量机)模型相融合的模型；采集交通流量数据并进行数据预处理；将交通流量数据输入道路拥堵预测模型，得到预测的道路拥堵情况首先分别通过BP神经网络模型和SVM(支持向量机)模型预测交通拥堵情况；然后将上述两个模型的输出结果加权求平均值，作为最终的结果。本发明可以利用当前时刻相关的交通流量以及历史时刻相关交通流量，采用改进的神经网络模型进行交通流量的预测，提高了预测的效率和准确性。
一种道路拥堵情况分析方法

[发明专利]基于神经网络的短时交通流量预测方法、系统和存储介质-CN202010875039.3有效
发明人：陈志军;钟宏亮;章翔;田烜宇;周帅鹏;鲁哲;陈秋实 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的短时交通流量预测方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：根据获取的原始数据构造模型输入数据，所述原始数据包括交通数据和道路数据；通过所述模型输入数据对第一预测模型进行训练；将训练完成后的所述第一预测模型中的全连接层替换为支持向量回归模型，得到第二预测模型；通过所述输入数据对所述第二预测模型进行训练；通过训练后的所述第二预测模型进行实时交通流量预测。本发明通过训练后的第二预测模型进行实时交通流量预测，以有效提高交通流量的预测精度。本发明可广泛应用于交通流量预测技术领域。
基于神经网络交通流量预测方法系统存储介质

[发明专利]独立式的基于道路的多视图交通流量显示方法-CN201210239942.6无效
发明人：杨辰曲;冒士宙;张银河 -专利权人：上海中安电子信息科技有限公司
申请日： 2012-07-11 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： G08G1/0967 文献下载
摘要：本发明提供了一种独立式的基于道路的多视图交通流量显示方法，其特征在于，步骤为：由用户的导航终端将用户所在的当前位置信息通过无线网络发送给服务中心；服务中心根据用户的当前位置信息将交通流量数据与实际道路数据相结合，得到多个比例尺寸的交通流量视图数据，并将该数据通过无线网络发还给用户的导航终端，用户即可操作导航终端显示不同比例尺寸的交通流量视图。本发明将交通流量与实际道路相结合，且不依赖于导航地图软件，使得用户能够更加直观地了解其周围区域的道路交通情况。
立式基于道路视图交通流量显示方法

[发明专利]一种交通态势预测方法及装置-CN202211411356.5在审
发明人：黄新力;叶夏云 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通态势预测方法及装置。所述方法包括：获取第一交通流量，所述第一交通流量为第一时段内已测量得到的交通流量。根据所述第一交通流量和第一神经网络模型，获得交通态势的预测结果，所述第一神经网络模型是基于第二神经网络和交通数据集训练得到的，所述第一神经网络模型的输入为所述第一交通流量，所述第一神经网络模型的输出为所述交通态势的预测结果由于本发明实施例中，对于不同地区的交通数据集，训练优化器会通过学习给定地区交通数据集中的地区特征，动态调整第二父神经网络中控制第二子神经网络输出占比的权重值，并为给定的地区生成最适合该地区的第一神经网络模型
一种交通态势预测方法装置

[发明专利]机动车排放对空气质量影响的分析方法、装置及设备-CN202210494544.2在审
发明人：陈瑶瑶;廖彤;蔡日东;沈劲;周炎;陈多宏;乔子涵;柴源;陈焕盛 -专利权人：中科三清科技有限公司;陈瑶瑶
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种机动车排放对空气质量影响的分析方法、装置及设备，所述方法包括：根据基础排放因子库构建本地机动车排放因子模型数据库；根据城市路网交通流量生成城市动态交通流量数据；根据所述本地机动车排放因子模型数据库和所述城市动态交通流量数据，生成城市道路动态化交通排放总量数据；将所述城市动态交通流量数据、城市道路动态化交通排放总量数据以及空气质量数据进行多维动态展示。以此方式，可以构建一套基于实时交通流量和环境监测数据的广东省广州市交通路网与排放信息多维动态展示平台，可实现小时尺度的机动车排放动态更新。
机动车排放空气质量影响分析方法装置设备

[发明专利]一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量预测方法-CN202210771084.3在审
发明人：邓攀;刘岩;汪慕澜;刘俊廷;赵宇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量预测方法，属于交通流预测技术领域。本发明方法首先对公共交通流量数据进行周期性预处理；其次，对城市兴趣点地理坐标数据进行信息提取并完成站点群的分类；最后，利用一个基于时空因果关系的深度学习模型对未来时间窗的公共交通站点流量做出预测，其中不同的站点群将使用不同的可训练参数本发明的应用解决了传统交通流量预测中无法有效应对城市交通复杂时空因果关系的问题，还将交通系统外部因素兴趣点融入了深度学习模型的构建和训练阶段，适用于城市的公共交通流量预测，具有很好的预测准确性和较小的误差
一种结合城市兴趣时空因果关系公共交通流量预测方法

[发明专利]交通拥堵区域预测方法及装置-CN202010250773.0有效
发明人：刘志煌 -专利权人：腾讯云计算（北京）有限责任公司
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种交通拥堵区域预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：根据交通流量数据，构建时间序列与路线的交通流量序列之间的映射关系；将所述时间序列划分为多个时间区间，并基于所述映射关系确定所述路线的交通流量在相邻的时间区间之间的变化，得到所述路线的交通流量变化序列；根据所述路线在不同日期的交通流量变化序列，确定所述路线的频繁序列模式；根据多个路线分别对应的频繁序列模式，对所述多个路线进行聚类处理；在被聚类为同一类型的多个路线分别对应的频繁序列模式中，确定出现增长趋势的序列段所对应的路段，以作为交通拥堵区域。通过本发明，能够准确且高效地预测出交通拥堵区域。
交通拥堵区域预测方法装置

[发明专利]一种道路网络的交通预测方法、计算机设备、存储介质和程序产品-CN202210488881.0在审
发明人：赵芸;韩雪;徐兴 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本申请提供了一种道路网络的交通预测方法、计算机设备、存储介质和程序产品，所述道路网络的交通预测方法包括：根据所述道路网络的历史交通流量数据构建无向图；通过图卷积网络处理所述无向图，提取出所述历史交通流量数据的空间特征；通过门控循环单元处理具有所述空间特征的交通流量数据，提取出所述历史交通流量数据的时间特征；根据所述空间特征和所述时间特征得到预测结果。本申请提供的道路网络的交通预测方法能够提高预测精度。
一种道路网络交通预测方法计算机设备存储介质程序产品

[发明专利]交通流量监测系统的测试方法、装置及设备-CN202110247184.1有效
发明人：迟源 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请公开了交通流量监测系统的测试方法、装置及设备，涉及数据处理领域中的智能交通、车路协同、云平台技术。具体实现方案为：获取在真实交通场景中采集到的真实障碍物数据，根据所述真实障碍物数据生成模拟障碍物数据，所述模拟障碍物数据用于模拟所述真实交通场景中的障碍物及其运动状态，将模拟障碍物数据发送至第一交通流量监测系统，以对第一交通流量监测系统进行测试。通过上述过程保证了对第一交通流量监测系统的测试结果的准确性。
交通流量监测系统测试方法装置设备

[发明专利]交通十字路口的车辆交通流的交通预测及控制系统-CN201710160874.7在审
发明人：詹森·H·高;潮·高 -专利权人：詹森·H·高;潮·高
申请日： 2017-03-17 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： G08G1/08 文献下载
摘要：本申请公开了交通十字路口的车辆交通流的交通预测及控制系统(TPCS)，用于动态实时预测和控制通过一个交通十字路口或邻近区域中多个交通十字路口的车辆交通流。TPCS从本地交通十字路口处的传感器动态接收传感器数据、确定交通流参数、及使用交通流参数确定交通流量。TPCS从邻近交通十字路口处的传感器接收分析参数并确定在前车辆和尾随车辆之间的最小安全驾驶距离、交通自由流密度、同步交通流密度和交通拥堵密度以预测通过本地交通十字路口的车辆交通流跨交通流相阶段的转变。TPCS通过动态调整本地交通十字路口的交通信号的持续时间并将交通信号时间调整指令传给邻近交通十字路口而控制车辆交通流以保持优化的交通流量。
交通十字路口车辆通流预测控制系统

[发明专利]一种短时交通流量预测模型的建模方法-CN201310052191.1有效
发明人：刘静 -专利权人：健雄职业技术学院
申请日： 2013-02-18 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种短时交通流量预测模型的建模方法，包括如下步骤将惩罚参数γ和径向基核函数宽度参数σ作为参数代入LSSVM模型训练并预测；采用预测结果的相对误差总和作为适应度评估函数，适应度评估函数最小值的人工鱼位置即为最优的LSSVM惩罚参数γ和径向基核函数宽度参数σ；采用最优参数γ和σ的LSSVM对短时交通流量数据进行训练，建立最优短时交通流量预测模型。本发明提高短时交通流量的预测能力。
一种交通流量预测模型建模方法