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摘 要:一种基于双向嵌套LSTM神经网络的交通流预测方法,该方法基于道路交通流相关性矩阵获取预测路段及K个最相关路段的交通流数据,构建道路交通流时空矩阵数据集并进行数据序列化处理;然后构建双向嵌套LSTM神经网络预测模型,定义预测模型损失函数,结合训练集数据,完成模型训练;最后以测试集数据作为训练后模型的输入,实现测试集交通流状态的实时预测并定义模型评价标准,进行误差分析。本发明通过改善LSTM单元时间层级效应和考虑未来、历史交通流状态与现有状态的联系,提高了道路交通流数据的时间特征提取能力,从而提高了道路交通流的预测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910298059.6 | 专利名称: | 一种基于双向嵌套LSTM神经网络的交通流预测方法 |
申请日: | 2019-04-15 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G08G1/01搜分类 网络 网络传输 L LED芯片搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |