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一种考虑不良天气的深度学习交通流预测方法

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本发明属于智能交通控制技术领域，提供一种考虑不良天气的深度学习交通流预测方法，首先，选定研究的空间范围、预测的时间范围和预测时间间隔，通过交通流检测器获取预测时间之前的原始交通流数据集，通过气象站获取预测时间之前的原始天气数据集，根据预测时间间隔，将原始天气数据进行集计；其次，基于交通流时间序列和天气数据时间序列构建模型输入矩阵；然后，使用长短期记忆神经网络构建模型第一部分，对所有时期内的历史数据的规律进行挖掘，通过组合卷积神经网络和长短期记忆神经网络构建模型第二部分，对某一时期内的历史数据的规律进行挖掘；最后，将模型第一部分和第二部分进行权重组合后构建CNNLSTM模型，得到交通流数据预测值。

著录项

公开/公告号CN111882869B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.10.04

原文格式PDF
申请/专利权人大连理工大学;
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申请/专利号CN202010669271.1
发明设计人姚荣涵;张文松;
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申请日2020.07.13
分类号G08G1/01;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;
代理机构大连理工大学专利中心;
代理人温福雪;侯明远
地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
入库时间 2022-11-28 17:49:23

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-10-04

授权

发明专利权授予

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