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基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法

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本发明公开了一种基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法。该方法包括以下步骤：根据短时交通流的预测时间间隔，对输入的历史交通流数据进行聚合；对聚合后的历史交通流进行预处理；对长短时记忆递归神经网络设置合理的参数；使用预处理后的数据训练该神经网络预测模型；调用预测模型预测指定时间间隔的交通流量并评估预测误差。本发明利用了长短时记忆递归神经网络能够长时记忆输入历史数据的优势，可以得到更高的预测精度，且对不同的预测间隔有较好的扩展性。

著录项

公开/公告号CN105389980B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-01-19

原文格式PDF
申请/专利权人上海交通大学;
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申请/专利号CN201510757405.4
发明设计人潘理;田永学;
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申请日2015-11-09
分类号G08G1/01(20060101);G08G1/065(20060101);
代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;
代理人郭国中;刘翠
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
入库时间 2022-08-23 10:06:03

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-01-19

授权

授权
2016-04-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G08G1/01 申请日:20151109

实质审查的生效
2016-03-09

公开

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