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一种融合节假日影响的日交通流参数预测方法

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摘要

本发明提供了一种融合节假日影响的日交通流参数预测方法。基于卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)构成的深度学习方法，将交通流模式与各环境因素相结合，同时考虑节假日对交通流模式的影响，并融入从交通流参数数据自身中提取出的节假日“特殊与否”这一特性，实现时间序列长度为一整日的交通流参数预测。本发明预测效果优良，通过实例分析表明，该方法预测精度高，可操作性强，优于许多现有的方法。

著录项

  • 公开/公告号CN113971479A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江省机电设计研究院有限公司;

    申请/专利号CN202111167003.0

  • 发明设计人 李保;陈诺;金盛;沈航;于涵诚;金炎君;

    申请日2021-10-01

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06Q10/10(20120101);G06Q50/30(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人万尾甜;韩介梅

  • 地址 310000 浙江省杭州市延安路87号

  • 入库时间 2023-06-19 14:00:21

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