发明专利已授权

基于DenseNet的高速公路交通流预测方法

Name: 基于DenseNet的高速公路交通流预测方法
Brand: 南京邮电大学
SKU: 2018110020461
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811002046.1 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2018-08-30

公开号

CN109035779A

公开日

2018-12-18

申请人

南京邮电大学

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 , G06Q10_04 , G06Q50_26 ,

技术画像

所属领域

交通流预测深度学习卷积神经网络人工智能算法交通流预测

应用场景

高速公路交通管理, 智能交通, 智慧城市, 交通流量预测, 出行信息服务

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摘要

本发明揭示了一种基于DenseNet的高速公路交通流预测方法，在研究深层二维卷积网络DenseNet的基础上，将一维交通流数据导入，并且修改网络中的输入以及卷积方式，使得网络学习一维时间序列数据中的隐藏规律，有效地实现对下一阶段高速公路交通流的预测。其实现步骤是：（1）读取交通流数据，并构建训练测试集；（2）数据预处理，变换四维张量，并进行归一化，适应于网络的学习；（3）构建网络；（4）训练网络，输入训练样本，通过前向预测结果以及误差反向传播更新网络参数，循环迭代，直至网络收敛；（5）测试网络，对测试集进行交通流量的预测。本发明能够自动学习流量数据集中流量之间隐藏的特征关系，且具有更好的预测效果，广泛适用于交通流预测。

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： CN109035779A

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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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