发明专利已授权

一种基于深度学习和时空数据融合的短时交通流控制方法

📄 申请号：CN201911092768.5 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2019-11-11

公开号

CN110827543A

公开日

2020-02-21

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G08G1_01

IPC 分类号

G08G1_01 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

交通流预测交通流预测深度学习时空数据融合

应用场景

智能交通, 城市道路交通管理, 交通信号控制, 交通拥堵治理, 交通出行信息服务

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摘要

本发明属于短时智能交通控制领域，具体涉及一种基于深度学习和时空数据融合的短时交通流控制方法，该方法包括：获取数据源；分析路口历史数据的时间和空间关联性；根据预测卡口与其相关路口的历史数据分别建立时间维度GRU模型及空间维度CNN回归模型；将时间维度GRU模型和空间维度CNN回归模型的输出结果进行融合，得到自适应时空数据融合模型；统计自适应时空数据融合模型的预测结果，并将预测结果发送给交通部门；本发明在时空层面上，分析复杂路网中道路交通流的时空依赖性，利用网络表示学习对交通数据进行筛选，并将筛选后的数据用于模型的输入，提高了路口车流量预测结果的精确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220218

✅ 授权

20200317

?? 实质审查的生效：

20200221

📄 公开

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当前第 / 件

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