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| 专利/申请号： | CN201911092768.5 | 专利名称： | 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 |
| 申请日： | 2019-11-11 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 重庆市南岸区南山街道崇文路2号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G08G1/01 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2020-02-21 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN110827543A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 35 | 所属领域： | 智能交通系统 机器学习 大数据分析专利转让搜索 |
应用场景：城市交通拥堵预测与调控；信号灯动态优化；路网资源分配
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。
| 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） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2022/02/18 | 授权 | |
| 2020/03/17 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G08G 1/01 专利申请号: 201911092768.5 申请日: 2019.11.11 |
| 2020/02/21 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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