发明专利已授权

一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法

📄 申请号：CN201810509571.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-05-24

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

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_30 , G06N3_04 , G06N3_08 , G08G1_01 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络交通流预测深度学习

应用场景

城市交通管理, 高速公路流量监测, 交通拥堵预警, 出行时间预测, 信号灯智能调控

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摘要

一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，包括以下步骤：1)建立交通流数据集并对数据集进行预处理：根据获取的交通流数据建立交通流数据集，对数据集进行预处理，构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集；2)搭建单层传统卷积神经网络，去除池化层，构建道路交通流矩阵的特征提取网络，在全连接层后增加sigmoid非线性回归层，构建道路交通流非线性回归预测网络；3)训练卷积神经网络并实现短期交通流的实时预测：定义模型目标函数，将训练集作为卷积神经网络模型输入，求解模型最优参数从而完成模型训练；利用训练完成的卷积神经网络模型对测试集进行实时交通流预测。本发明而提高交通流短期预测的准确性。

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

20211217

✅ 授权

20181106

?? 实质审查的生效：

20181012

📄 公开

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