专利交易市场

一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，包括以下步骤：1)建立交通流数据集并对数据集进行预处理：根据获取的交通流数据建立交通流数据集，对数据集进行预处理，构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集；2)搭建单层传统卷积神经网络，去除池化层，构建道路交通流矩阵的特征提取网络，在全连接层后增加sigmoid非线性回归层，构建道路交通流非线性回归预测网络；3)训练卷积神经网络并实现短期交通流的实时预测：定义模型目标函数，将训练集作为卷积神经网络模型输入，求解模型最优参数从而完成模型训练；利用训练完成的卷积神经网络模型对测试集进行实时交通流预测。本发明而提高交通流短期预测的准确性。