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摘 要:本发明属于交通工程领域,公开了一种基于神经网络LSTM的多因素短期车流量预测方法,步骤1:获取一段时间内的车流量数据,并对车流量数据进行预处理,得到短时交通流数据;步骤2:对短时交通流数据根据天气记录和节假日记录进行筛选,划分数据集;步骤3:进行数据清洗、数据重构和归一化;步骤4:建立LSTM神经网络模型,根据待预测日期的天气状况和节假日状况选择数据集,利用选择的数据集训练LSTM神经网络模型并调整LSTM参数,根据建立好的LSTM神经网络模型获得预测日期的车流量。本发明提出了更加细致化的思想,排除了其他因素,如天气因素、节假日因素等对交通流的影响,相对的提高了预测精度,使得对未来某时段的交通流预测更为准确有效。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910334053.X | 专利名称: | 一种基于神经网络LSTM的多因素短期车流量预测方法 |
申请日: | 2019-04-24 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |
2021/03/26 | 授权 | |
2019/10/08 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G08G 1/01 专利申请号: 201910334053.X 申请日: 2019.04.24 |
2019/09/10 | 公开 |