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[发明专利]一种基于稀疏回归的融合时空因素的短时交通流量预测方法-CN201910222787.9有效
发明人：郑增威;杜俊杰;孙霖 -专利权人：浙江大学城市学院
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏回归的融合时空因素的短时交通流量预测方法，包括步骤：1)交通流量数据预处理：使用min‑max标准化来对交通流量数据预测处理，将每个探测点的交通流量数据标准化到[0,1]范围内；2)时空因素字典构建：根据公式来构造时间因素字典，根据公式来构造空间因素字典；3)稀疏系数的求解和预测：对训练数据根据公式进行稀疏编码，求解稀疏系数α，根据稀疏系数α结合时空因素字典预测下一个时刻的交通流量
一种基于稀疏回归融合时空因素交通流量预测方法

[发明专利]一种交通流重心探测装置-CN201711152073.2在审
发明人：陈雨彤 -专利权人：昆明创培知识产权服务有限公司
申请日： 2017-11-19 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G08G1/042 文献下载
摘要：本发明设计一种交通流重心探测装置，属于交通控制技术领域。该探测仪旨在贯通横纵的交通线上分别设置横向与纵向的电流传导线，该电流传导线能将车辆数据信号转换为电流输入，电流通过横纵电流传导线的交叉处的线圈使道路下方的铁板产生磁力来使与电流传导线的弹性材料发生形变，铁板处的投影装置将弹性材料发生的凹形形变投影在投影屏上，通过图像处理模块找出横向和纵向投影屏上图像的最低点并显示在可显示整个交通流线的显示屏上，便可找出交通流线的重心所在区域，该区域即为交通流量最大的路口该探测仪能将错综复杂的道路交通流量状况通过电生磁原理来进一步找出交通流线的重心来判别交通流最大的路口，装置的有效性强，不受外界因素影响，能适应多种复杂的道路交通流量的检测。
一种通流重心探测装置

[发明专利]基于时空深度学习模型的城市道路交通流预测方法及装置-CN202010017245.0有效
发明人：贾涛;鄢鹏高 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明针对城市道路交通流量预测建模中时空依赖性和空间稀疏性等问题，构建了一个端到端的深度学习模型STNN(Spatial Temporal Neural Networks)来对道路交通流模式进行建模，能够根据历史流量数据，以较高的精度预测未来时刻整个城市范围之内的所有道路路段的交通流分布。该模型能够有效提取道路交通流中的时空模式，并且能够有效解决道路交通流的空间稀疏性问题，为城市全域级的道路交通流的预测提供了一种行之有效的解决方法。
基于时空深度学习模型城市道路通流预测方法装置

[发明专利]一种复杂异质交通流通行能力计算方法-CN202210836276.8在审
发明人：李霞;刘子意;梁宁;周巍;汪一戈;王秉泽;张梓仪 -专利权人：河北工业大学;河北省高速公路京雄管理中心
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明为一种复杂异质交通流通行能力计算方法，首先基于同质交通流稳定性判别式，建立了复杂异质交通流稳定性判别式，对复杂异质交通流的稳定性进行判别；然后，在复杂异质交通流稳定状态下，考虑传统车辆、ACC车辆和CACC车辆的比例和反应时间，建立了复杂异质交通流流量‑密度基本图模型，并根据复杂异质交通流流量‑密度基本图模型得到复杂异质交通流通行能力表达式。复杂异质交通流通行能力反应了路段能够容纳的最大车辆数，当车辆数超过路段能够容纳的最大车辆数后，智能交通管网系统可以实时调控进入该路段的车辆数，同时还可以通过控制传统车辆、ACC车辆和CACC车辆的比例和反应时间，调控复杂异质交通流通行能力，提高通行效率。
一种复杂异质交通流通行能力计算方法

[发明专利]基于人工智能的智慧城市运维管理方法、系统及存储介质-CN202310742746.9在审
发明人：王化征 -专利权人：山东宜鑫致远信息科技有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的智慧城市运维管理方法、系统及存储介质，包括：获取目标城市区域的路网数据进行预处理，提取目标城市区域的道路拓扑结构；通过数据感知获取道路相关信息，提取道路多源数据，更新目标城市区域对应的无向图；建立交通流量预测模型，获取交通态势时空特征，基于多源数据及交通态势时空特征获取交通流量预测值根据交通流量预测值结合时间戳识别目标城市区域中交通拥堵路段，生成交通管控信息，反馈至交通信号设备及交通监管人员。本方法通过交通势态的时空特征预测交通流量，精准预测拥堵路段，并且智慧生成交通管控信息降低交通压力，针对复杂多变的交通状况给出实时有效的解决策略，提高交通管理效率。
基于人工智能智慧城市管理方法系统存储介质

[发明专利]基于时序分解和循环神经网络的短时交通流预测方法-CN201910762200.3在审
发明人：余英豪;张伟斌;戚湧;郭海锋;张卓伟;桂林卿 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明设计了一种短时交通流预测方法。本发明结构主要分为三个部分：首先，通过历史平均模型构建日内交通流量趋势，并通过自回归滑动平均模型（ARIMA）拟合实际流量与日内流量趋势之间的剩余部分。然后建立广义自回归条件异方差（GARCH）模型来捕获自回归滑动平均模型残差序列的波动性以增强预测能力；使用长短时记忆神经网络（LSTM）用于捕捉日常交通的长期依赖性和非线性特征；最后，通过深度神经网络（本发明深入挖掘交通流数据的随机性与不确定性，充分考虑交通流数据中的线性和非线性特征，从而有效提高了交通流量数据的预测精度。
自回归滑动平均模型非线性特征交通流数据随机性短时交通流预测交通流量记忆神经网络交通流量数据不确定性模型构建神经网络实际流量预测能力波动性自回归预测残差拟合异方捕获捕捉融合挖掘交通学习

[发明专利]一种提高道路通行能力的交通控制系统-CN201010605922.7无效
发明人：隋亚刚;李志恒;苏岳龙;尹胜超;李力 -专利权人：隋亚刚;李志恒;尹胜超;苏岳龙;李力
申请日： 2010-12-27 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： G08G1/08 文献下载
摘要：本发明公开一种提高道路通行能力的交通控制系统，包括交通流量检测单元、数据解析判断单元、本地控制单元和可变信息板驱动单元；所述数据解析判断单元与指挥中心的上位机和本地控制单元连接并可实现数据交换；所述本地控制单元分别与交通流量检测单元和可变信息板驱动单元连接，并可以分别与交通流量检测单元和可变信息板驱动单元实现数据交换。本发明改变了传统快速路路段设定固定限速标准的方式，使得路段信息板上限速值能够根据实时交通流量的变化而变化从而保证交通流的稳定，这样可以提高车辆平均行驶速度、减少停车次数，降低污染物排放、减少能源消耗。
一种提高道路通行能力交通控制系统

[发明专利]一种卡口交通流量预测方法-CN201910614269.1在审
发明人：曹斌;李浩;范菁 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：一种卡口交通流量预测方法，包括下列步骤：步骤1.对历史卡口交通数据进行预处理2.构建数据结构存储历史数据；步骤3.从R树中获取预测模型所需要的历史数据；步骤4.结合相关卡口和相关时间段找到K个最相关历史时间段进行预测本发明根据“交通流量预测”的问题，利用非参数回归的算法思想，使用R树和哈希函数结合的方法对数据进行存储和查找，结合历史数据和周边路口数据进行交通流量的预测，高效的实现了交通数据流量的预测需求。本发明能够根据用户对交通拥堵预测情况的需求，预测目标路口在预测时间的拥堵情况，并且可以高效准确的实现交通流量的预测。
卡口预测交通流量预测历史数据交通流量交通数据拥堵预处理数据结构存储非参数回归历史时间段哈希函数算法思想预测模型预测目标周边路口时间段构建存储路口查找交通

[发明专利]一种城市路网交通流量检测器的布设方法-CN201310102977.X无效
发明人：张赫;王炜;张常功 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2013-03-27 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： G08G1/065 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市路网交通流量检测器的布设方法，包括以下步骤：选择检测器的布设方式；进行聚类分析；预设检测器的位置和数量；选择预测方法；利用选择的预测方法预测无检测器交叉口的交通流量；根据预测结果并结合聚类谱系图本发明利用了交通流量之间的相关性，然后用统计学的方法决定城市路网交通流检测器的布设位置，具有覆盖面广的特点。本发明只在城市路网中的少量的交叉口布设交通流量检测器，因此土建成本少，工作量少，经济性好。本发明只需要进行有限的交叉口检测器布设和基础设施投资，就可以获得整个城市路网的交通流量信息，从而达到对整个城市路网的宏观管理。
一种城市路网交通流量检测器布设方法

[发明专利]结合图傅里叶变换TMGCN交通流预测模型的提取方法-CN202310172837.3有效
发明人：任鑫;李俊;朱必亮;郝本明;周雄 -专利权人：速度科技股份有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合图傅里叶变换TMGCN交通流预测模型的提取方法，步骤为：S1：采集数据形成数据集；S2：计算交通流量Pearson相关系数矩阵，构建并求解图拉普拉斯矩阵L的凸优化模型，再将随时间变化的交通流信号映射到频域空间，得到交通流空间依赖的时域隐变量；S3：输入图卷积神经网络GCN，得到交通流空间依赖的频域隐变量，并映射回时域空间；S4：提取数据集中的交通流量时间序列的时间依赖隐变量；S5：横向拼接整合交通流空间依赖的时域隐变量和时间依赖隐变量该提取方法能提高长时间交通流预测精度，且及时精准的交通流预测能提前预知城市路网的演化趋势。
结合傅里叶变换 tmgcn 通流预测模型提取方法

[发明专利]一种基于异质特征融合的交通流量预测方法及系统-CN202210663816.7有效
发明人：杜文博;石婉君;朱熙;李宇萌 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于异质特征融合的交通流量预测方法及系统，属于数据预测技术领域，解决了现有交通流量预测特征维度单一且未考虑气象因素的问题。包括构建各交通节点的流量数据序列，根据气象云图集合提取各交通节点的云图特征值序列；根据流量数据序列构建相关度矩阵，将最小元素值对应的两个节点合并成新节点，计算新节点的流量数据序列和云图特征值序列，构建新的相关度矩阵，重复上述过程直至得到预置数量的交通节点，作为样本节点；将样本节点的流量数据序列和云图特征值序列融合后作为时空图卷积网络的输入数据，训练得到预测模型；将待预测的交通节点在当前时刻前融合后的数据输入预测模型，预测出交通流量。实现了交通流量的精确预测。
一种基于特征融合交通流量预测方法系统

[发明专利]一种基于土地利用信息的路网交通流量动态模拟方法-CN202110402717.9有效
发明人：杨道源;徐洪磊;吴睿;王人洁;宋媛媛;杨孝文 -专利权人：交通运输部规划研究院
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于土地利用信息的路网交通流量动态模拟方法，通过本方法可以基于部分路段采集流量对全路网交通流进行模拟，从而刻画区域路网交通变化时空分布特征，并可以对路网交通运行状况进行评估。交通需求模型方法是指利用包括交通平衡模型、交通流密度模型在内的交通模型对流量进行模拟。本发明使用的基于土地利用信息的交通流量模拟方法，利用土地利用信息的高分辨率动态模拟路网交通流特征，从而克服传统参数分配方法导致的时空分辨率不足、结果误差大的问题；通过引入随机森林模型进行模拟，不再需要进行复杂交通需求调研
一种基于土地利用信息路网交通流量动态模拟方法

[发明专利]一种交通流量预测系统、方法及模型训练方法-CN201910899860.6在审
发明人：张立文;程东坡;陈忠然;张艺;於今;王东;朱峻涛 -专利权人：北京顺智信科技有限公司
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种交通流量预测系统、方法及模型训练方法，其中，交通流量预测系统包括：第一时空卷积网络、第二时空卷积网络、输出层；第一时空卷积网络用于根据图结构数据生成第一时空特征向量；第二时空卷积网络用于根据图结构数据和第一时空特征向量生成第二时空特征向量在本发明中，交通流量预测系统是对图结构数据进行处理，图结构数据在保证交通数据时间属性的前提下，赋予了交通数据空间属性，并且通过叠加两个时空卷积网络来获取时空依赖关系，因此，本发明提供的交通流量预测系统真正实现了通过将交通数据的空间特征与时间特征相结合来对交通流量进行预测
交通流量预测系统卷积时空特征向量时空图结构交通数据网络输出层交通流量空间属性空间特征模型训练时间属性时间特征数据生成依赖关系预测叠加赋予保证

[发明专利]一种基于多头自注意力机制的交通流量预测模型及方法-CN202110339239.1在审
发明人：董伟;孙伟;廉清云 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多头自注意力机制的交通流量预测模型及方法，预测模型包含：输入层，用于输入交通路网中N个站点在前T个时刻的历史交通流量序列；时间注意力模型模块，用于对各站点的历史交通流量序列进行多头自注意力机制计算，提取历史交通流量序列的时间序列特征；图注意力模型模块，用于对所述时间序列特征进行多头自注意力机制计算，获得站点之间的相关度矩阵，并根据所述相关度矩阵更新所述时间序列特征；全连接层，用于根据更新后的所述时间序列特征，对各站点的时间序列中各时间点数据进行全连接输出；输出层，用于输出所述交通路网中N个站点在T+1时刻的交通流量数据。本发明能够提高预测下一个时间的交通状况的准确性。
一种基于多头注意力机制交通流量预测模型方法

[发明专利]基于改进Transformer模型的交通流量长时预测方法及系统-CN202211301168.7在审
发明人：张珣;李金;张学君;吴立杰;梁义珂 -专利权人：北京工商大学;中国水利水电科学研究院
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于改进Transformer模型的交通流量长时预测方法及系统，包括：数据预处理模块、时空交通流量长时预测模型构建模块、在线预测模块；构建时空交通流量长时预测模型，模型采用多层编解码器结构，编码器每一层包括卷积注意力模块和图注意力模块，用于建模交通数据的非线性时间相关性和动态空间相关性；解码器每一层利用交叉注意力机制对历史数据进行特征转换；编码器对历史交通数据进行编码后，输入给解码器每层的交叉注意力模块中，通过交叉注意力机制参考历史数据做出判断，将历史交通特征转换为未来表征，建立历史和未来时间之间的直接关系，缓解长时交通流量预测的误差积累，提高长时交通流量预测的准确性。
基于改进 transformer 模型交通流量预测方法系统