发明专利已授权

一种基于3D卷积神经网络的短时交通流预测方法

Name: 一种基于3D卷积神经网络的短时交通流预测方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2019106886930
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910688693.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-07-29

公开号

CN110517482B

公开日

2021-06-29

申请人

杭州电子科技大学

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 , G08G1_065 ,

技术画像

所属领域

3D卷积神经网络人工智能算法深度学习智能交通系统神经网络卷积神经网络交通流预测 3D卷积神经网络

应用场景

智能交通, 城市交通管理, 交通流量预测, 智慧城市, 交通信号优化

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摘要

本发明涉及一种基于3D卷积神经网络的短时交通流预测方法。本发明通过采集城市中各个区域各个时间段的交通流量数据，使用3D卷积神经网络的大规模样本集拟合能力与时空特征提取能力，搭建缺失值补全模型补全原始数据集中的缺失数据，搭建交通流预测模型进行高准确率的短时交通流预测。在模型中，将时间信息处理的网络层均匀分布在所有网络层中，使得时间信息被充分处理，同时使用学习率动态减小的Adam优化算法使得模型得以较快收敛。本发明解决了现有短时交通流预测模型无法高效处理交通流数据中的时空特征以及缺失值补全精度不高的问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN110517482B

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该专利的转让价格是多少？

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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

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当前第 / 件

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