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摘 要:本发明公开一种基于特征注意力机制的交通流预测方法及系统,获取所需交通流数据信息,采用均值处理法进行预处理,采用熵权法消除交通流数据中不同预测数据指标间数值差异的影响,将处理后的交通流数据输入切诺贝利灾难算法CDO优化后的SFformer模型对交通流数据进行训练,得出交通流数据的预估值。与现有技术相比,本发明提出的SFformer模型有编码层、解码层、全输出层,编码层由稀疏注意力机制和一种特征注意力机制组成,解码层采用生成式解码器,全连接层采用BP神经网络提取数据特征,PCA算法对特征数据进行降维,最终通过Softmax函数得到交通流预测结果。本发明提出的SFformer模型可以更快速、更准确的预测交叉口交通流数据。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410022611.X | 专利名称: | 一种基于特征注意力机制的交通流预测方法及系统 |
申请日: | 2024-01-05 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 交通工具搜索 |
公开/公告日: | 2024-04-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117852701A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |