发明专利已授权

一种基于强化学习的交通流多步预测方法

Name: 一种基于强化学习的交通流多步预测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2019106531350
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910653135.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-07-19

申请人

浙江工业大学

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 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

强化学习强化学习时间序列预测交通流预测

应用场景

智能交通, 城市交通管理, 交通拥堵预警, 出行时间预测, 交通信号优化

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摘要

本发明涉及一种基于强化学习的交通流多步预测方法，包括以下步骤：首先对原始交通数据进行筛选和统计，得到特定路段的速度数据以及该路段两端交叉口的流量数据。紧接着对这些数据进行预处理，包括补齐缺失数据、处理错误数据和数据归一化；然后建立基于DDPG结构的交通流多步预测模型，确定模型中强化学习三要素在交通流多步预测任务下的对应内容，确定交通流多步预测任务中智能体与环境的交互内容。最后，使用预处理好的数据训练所建立的交通流多步预测模型，并调整模型中的参数以获得最优的交通流多步预测效果。实验结果验证了模型在交通流多步预测任务上的有效性，并为使用强化学习解决多步预测任务提供新的思路和方法。

常见问题

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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

20201113

✅ 授权

20191101

?? 实质审查的生效：

20191001

📄 公开

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