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[发明专利]基于轻量级的时空图卷积模型对交通量的预测方法及装置-CN202310202270.X在审
发明人：李佳 -专利权人：遥相科技发展（北京）有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及交通流预测技术，揭露了一种基于轻量级的时空图卷积模型对交通量的预测方法，包括：根据道路传感器及路网关系构建交通时空网络结构图；利用交通时空网络结构图对交通流数据特征进行采集，得到时间序列数据，根据时间序列数据及交通流数据特征生成交通流量网络序列；提取交通流量网络序列的交通流空间特征，根据交通流外源因素提取交通流量网络序列的交通流时间特征；利用交通流空间特征及交通流时间特征对时空图卷积模型进行训练，得到路网交通量预测模型；根据路网交通量预测模型对目标地区的路网交通量进行预测。本发明还提出一种基于轻量级的时空图卷积模型对交通量的预测装置。本发明可以提高路网交通量预测的准确度。
基于轻量级时空图卷模型交通量预测方法装置

[发明专利]路段流量预测方法、装置、设备以及存储介质-CN202311111666.X在审
发明人：蔡明祥;徐昊;李程;曾萼岚;王译;罗滨锋;胡雨铭 -专利权人：国交空间信息技术（北京）有限公司
申请日： 2023-08-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了路段流量预测方法、装置、设备以及存储介质，应用于大数据交通管理技术领域。所述方法包括获取车辆的行驶数据；其中，所述行驶数据是由边缘计算节点根据路网数据与车辆移动产生的GPS点位数据得到的；基于所述行驶数据和预设的时间窗口，得到道路交通流量；根据所述道路交通流量和预先设置的路面属性量化值，构建交通流增广矩阵；对所述交通流增广矩阵进行卷积机制处理，得到交通流输入序列；将所述交通流输入序列输入预先构建的路段流量预测模型，输出交通流状况预测结果。以此方式，使车辆GPS轨迹数据的清洗与提取在边缘端完成，降低了数据中台的存储与处理压力，并为交通流赋予路面属性特征，提高了交通流预测的准确性。
路段流量预测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种预测道路交通流量的方法及系统-CN202110143302.4有效
发明人：毛天露;刘京尧;王兆其 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种预测道路交通流量的方法和系统，该方法利用道路交通流量仿真模型预测道路交通流量，道路交通流量仿真模型包括多头注意力层和基于LSTM的时空处理层，其中多头注意力层用于整合空间上其他路段的隐层状态信息，基于LSTM的时空处理层用于有效的理解当前交通流的时空间状态以准确地反映出目前空间上的交通状态。通过使用本发明的方法和系统能够对交通流变化做出准确预测。
一种预测道路交通流量方法系统

[发明专利]一种交通流量分布预测方法、预测装置及终端设备-CN202010037037.7有效
发明人：郭嵩;马世珩;詹玉峰 -专利权人：香港理工大学深圳研究院
申请日： 2020-01-14 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种交通流量分布预测方法、交通流量分布预测装置及终端设备，所述方法包括：将待预测区域划分为至少一个局部区域；获取各个局部区域在待预测时间段之前预设的至少一个历史时间段内的交通流量；根据各个交通流量生成至少一个流量分布矩阵；将所述至少一个流量分布矩阵输入至训练后的预测模型，得到各个局部区域的预测交通流量，其中，所述预测模型基于所述至少一个流量分布矩阵和各个局部区域的位置特征向量预测出各个局部区域的预测交通流量通过上述方法，可以提高待预测区域的交通流量预测的准确性。
一种交通流量分布预测方法装置终端设备

[发明专利]交通流量预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110527685.5在审
发明人：张顺利;万晨威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;北京交通大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种交通流量预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取在至少一个交通检测点分别采集的交通视频；对于每一交通视频所包括的多个历史时刻的交通图像，确定交通图像包括的每一类交通对象的数量特征、交通图像的流量特征和交通图像特征；对于每帧交通图像，分别将相应交通图像所对应的数量特征、流量特征和交通图像特征进行融合，得到与相应交通图像对应的交通特征向量；基于至少一个交通检测点在相同历史时刻的交通图像所对应的交通特征向量，生成相应历史时刻的交通流量图；根据各个历史时刻分别对应的交通流量图，确定至少一个交通检测点的预测交通流量。采用本方法能够更准确地确定至少一个交通检测点的预测交通流量。
交通流量预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的交通流预测方法-CN202010959584.0有效
发明人：徐东伟;林臻谦;杨浩;顾淳涛;丁加丽;周磊;宣琦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种基于生成式对抗网络的交通流预测方法，先根据路段的空间拓扑结构构建交通物理拓扑结构图网络，接着根据交通图中节点的连接关系构建初始邻域交通图网络与高阶邻域交通图网络，接着用本发明构建好的图注意力网络(GAT预测过程为利用本发明构建的生成式对抗网络(GAN)的生成器生成预测的交通流量值，并利用本发明构建的生成式网络(GAN)的判别器对预测的交通流量值与真实的交通流量值进行对抗训练，使得两者相互博弈，相互进步根据以上步骤，并逐步调整参数优化模型，最终得到一个最佳的交通流量模型。本发明利用此模型生成最接近真实值的交通流量值，以达到交通流量预测的目的。
一种基于生成对抗网络通流预测方法

[发明专利]一种结合周相似特性的分形交通流预测方法-CN200810061457.8无效
发明人：董红召;徐建军;陈宁;郭明飞;吴方国;温晓岳 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2008-07-11 - 公布日： 2008-10-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种结合周相似特性的分形交通流预测方法，包括以下步骤：1)以周为周期的不同工作日的交通流数据，将交通流数据进行分组，组成设定时间段下的同一路口不同方向上的交通流序列；2)提取当前时刻前设定时间到当前时刻的交通流量序列，进行n阶累计计算得到{Si}，{Sn_i}(i＝1，…，n)＝N(A，ε)_i，得到的值即为N(A，ε)_i+1；3)根据一周前该时间段的交通流量序列、两周前该时间段的交通流量序列、三周前该时间段的交通流量序列、…、m周前该时间段的交通流量序列，分别进行步骤2)的计算，得到各自的预测数据，并进行误差修正，得到预测的结果数据。本发明提供一种实时性好、预测精度高的结合周相似特性的分形交通流预测方法。
一种结合相似特性分形交通流预测方法

[发明专利]交通流量预测方法和设备-CN201910553944.4有效
发明人：吕志伟;谭昶;沈正宏;闫志敏;陈紫阳;陈恩红;范磊;汪俊;汪雪松 -专利权人：讯飞智元信息科技有限公司
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种交通流量预测方法和设备，该方法包括：根据多个起始路口到目标路口的车辆行驶轨迹数据，确定各个所述起始路口到所述目标路口的车辆转向概率；其中，所述起始路口位于所述目标路口的预设距离范围内；所述车辆转向概率用于表示车辆从所述起始路口转向所述目标路口行驶的概率；根据各个所述起始路口的交通流量，以及各个所述起始路口到所述目标路口的车辆转向概率，确定所述目标路口的交通流量。本发明实施例的方法，通过其他周围路口的交通流量，以及其他周围路口转向目标路口的交通流量的概率，确定目标路口的交通流量，准确率较高。
交通流量预测方法设备

[发明专利]一种基于车路协同的交通流量采集方法、装置及系统-CN201911010600.5有效
发明人：糜长军;程清远;周泽成 -专利权人：江苏广宇协同科技发展研究院有限公司
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种基于车路协同的交通流量采集方法、装置及系统，通过接收应用终端发送的数据采集模式推荐请求；确定环境模式；根据所述环境模式，以及预设的误差分析模式，根据所述交通流量采集模式创建交通流量动态采集模型，计算出误差数据，推送根据所述交通流量动态采集模型计算出的误差数据至数据库，数据库根据终端采集数据与误差数据计算出交通流量，推送至应用终端显示界面，降低光照、水雾、风沙等自然环境对道路车辆数据采集较差误差，影响道路交通流量准确性的问题。
一种基于协同交通流量采集方法装置系统

[发明专利]一种基于交通流量的导航方法以及相关装置-CN202010812249.8有效
发明人：杜海宁 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于交通流量的导航方法以及相关装置。通过响应于目标操作获取目标区域的实时交通流量；然后基于预设规则为目标区域配置目标交通流量；并比对目标交通流量和实时交通流量，以生成路径调整参数；进而根据路径调整参数生成特征值，以引导目标驾驶对象按照更新后的路径规划行驶从而实现导航过程中智能调整的过程，由于采用目标区域内整体的交通流量进行参考，使得目标区域整体的通过时间减小，且通过特征值的引导，避免了个别道路拥挤的情况，便于车辆的通过，提高了导航的准确性。
一种基于交通流量导航方法以及相关装置

[发明专利]一种时空联合的交通流量预测方法及装置-CN202210150863.1在审
发明人：李丽洁;邵红阳;韩启龙;宋洪涛;王也;马志强;张海涛 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种时空联合的交通流量预测方法及装置，属于交通流量预测技术领域，其中，该方法包括：获取各个监测点的监测数据，将数据按照时间周期性规律进行分类并建立数据集，根据数据集构建监测站点无向图，同时将数据集划分训练集、测试集和验证集；基于监测站点无向图，构建时空联合的交通流量预测模型；利用训练集对时空联合的交通流量预测模型进行训练，得到最优时空联合的交通流量预测模型；将验证集输入到最优时空联合的交通流量预测模型中，计算未来交通流量预测值。
一种时空联合交通流量预测方法装置

[发明专利]一种城市路网合理性评价方法及装置-CN201510573773.3有效
发明人：陈会娟;刘萍;钱静;孙博;张弘弢 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2015-09-10 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市路网合理性评价方法及装置，该方法包括：实时获取浮动车的交通数据，其中包括位置数据，根据位置数据确定浮动车的轨迹点与城市路网路段的匹配结果，根据交通数据以及匹配结果分析得到城市路网中各路段的交通流量数据，获取通过固定交通数据监测设备采集的校验交通流量数据，根据校验交通流量数据，校验交通流量数据，根据校验后的各路段的同一时间段内交通流量数据以及对应的各路段长度，计算得到各路段的非直线系数，并根据该非直线系数评价城市路网本发明相较于现有技术，通过将浮动车的交通数据应用到交通流量的分析中，增强灵活性，降低成本，提高准确性。
一种城市路网合理性评价方法装置

[发明专利]交通信号灯的自动控制方法及系统-CN201811146781.X有效
发明人：马智;黄忠睿;尹春风;浦晨晨 -专利权人：上海博泰悦臻网络技术服务有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G08G1/095 文献下载
摘要：本发明提供了一种交通信号灯的自动控制方法及系统，方法包括：在当前通行区的剩余通行时间小于阈值时，获取当前通行区和下个通行区的交通流量。若当前通行区的交通流量大于下个通行区的交通流量，则增加当前通行区的通行时长。若当前通行区的交通流量小于或等于下个通行区的交通流量，则获取当前时间段内车辆通过交通路口的历史平均通行时长，根据下个通行区的交通流量信息和当前时间段内车辆通过交通路口的历史平均通行时长，获取下个通行区的预测通行时长本发明能减少车辆平均等待数量，从而有效地改善城市交通道路拥挤的状况。
交通信号灯自动控制方法系统

[发明专利]基于贝叶斯方法和图卷积的交通流预测方法及系统-CN202211072087.4在审
发明人：王磊;郭得科;穆晓雷;钱猛;刘志超;隆宇峰;李晓玲;李全乐;李达国;张一旋 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于贝叶斯方法和图卷积的交通流预测方法及系统，基于道路之间的空间关系构建交通网络，对构建的交通网络进行交通流量数据的采样并进行预处理，获取路口的交通流信息，构建道路交通流量矩阵的数据集；构建贝叶斯和图卷积模型，将所述的道路交通流量矩阵作为贝叶斯和图卷积模型的输入，提取交通流量数据的时间不确定特征和空间不确定关系特征；经变分推断，定义模型损失函数，根据损失函数利用反向传播算法不断优化模型参数；最后获取实时的交通流数据作为模型的输入，实现实时道路交通流的预测。本发明利用变分推断优化时间不确定性和空间不确定性的变分后验，对认知不确定性进行建模，降低误差，提高对交通流的预测精度。
基于贝叶斯方法图卷通流预测系统

[发明专利]一种基于动态图神经网络的交通流量预测方法-CN202111570091.9在审
发明人：徐光侠;胡新庭;陈浪;王利;王益帅;张家俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及交通规划领域，具体为一种基于动态图的交通流量预测方法。所述方法包括对交通道路的关键节点设置多个监测传感器，监测该道路的交通流量、道路占有率、速度数据并长期进行收集，构建基于动态图神经网络的交通流量预测模型，输入历史交通流量数据，设定模型中的相关超参数，对输入数据进行预处理，设计动态图更新算法，并将该算法运用于动态图神经网络模块，采用动态图神经网络模块以及ConvLSTM模块提取时空特征，并将特征融合后输出预测结果，最终训练好整个模型用于交通流量预测。本发明的模型预测输出和实际流量状况拟合度更好，且预测输出稳定性较好，没有出现大幅度的波动，即本发明对交通流量预测结果更可靠，更有优势。
一种基于动态神经网络交通流量预测方法