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一种基于SAE-LSTM-SAD的道路交通拥堵传播预测方法

Name: 一种基于SAE-LSTM-SAD的道路交通拥堵传播预测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2019107772617
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910777261.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-08-22

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 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习时间序列预测

应用场景

道路交通拥堵预测, 智能交通管理, 城市交通规划, 出行服务

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摘要

一种基于SAE‑LSTM‑SAD的道路交通拥堵传播预测方法，首先获取多条道路的车流量与车速数据矩阵，根据宏观基本图得到各车道的临界交通流状态阈值，从而获得体现时空信息的道路交通状态矩阵；然后利用堆栈自动编码器(SAE)对交通状态矩阵进行有效编码，并将其输入长短期时间记忆网络(LSTM)进行模型的训练；最后，定义模型损失函数为模型预测结果与实际数据的差值，并且利用反向传播算法不断优化模型参数，直至得到最优的模型参数，完成模型的训练。本发明能有效地利用道路在时间和空间上的依赖关系，能充分的挖掘道路交通状态矩阵的潜在特征，提高道路交通状态矩阵的预测精度。

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：

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当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

20200818

✅ 授权

20200114

?? 实质审查的生效：

20191220

📄 公开

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