发明专利 已授权

一种基于聚类与进化深度学习的交通流预测方法

📄 申请号:CN202311849226.4 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2023-12-28
公开号
CN117877252B
公开日
2024-07-19
申请人
淮阴工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能交通管理, 交通信号控制, 交通拥堵预测, 城市交通规划, 出行时间预测

摘要

本发明公开了一种基于聚类与进化深度学习的交通流预测方法,对预先采集的交通流数据进行预处理,用改进的聚类算法对交通流数据进行聚类;采用欧拉特征提取方法从交通流数据中提取出有关时间序列的振幅、相位和频率特征信息;之后采用Tent混沌映射、非线性惯性权重因子和领导者策略对EDO算法进行改进,得到IEDO算法;把提取有效的交通流数据送入CLformer模型中进行训练,同时利用IEDO算法优化CLformer模型参数,利用训练优化后的CLformer模型对交通流进行预测。本发明通过历史交通流时间序列数据准确预判未来的交通流量情况,对交通行业的发展有着重要意义。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20240719
✅ 授权
20240430
?? 实质审查的生效 :
20240412
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:44 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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