[发明专利]一种交通流预测方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201710495016.8 | 申请日： | 2017-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN107085941B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 蔡延光;刘惠灵;蔡颢;黄何列 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种交通流预测方法、装置及系统，包括获取待预测道路卡口及与待预测道路卡口相关的各个相关道路卡口的交通流数据；采用预先建立的小波神经网络交通流预测模型对交通流数据进行处理得到待预测道路卡口的交通流预测结果；其中，小波神经网络交通流预测模型是基于多卡口协同模型训练而成的，其训练过程为利用多卡口协同模型得到小波神经网络训练样本；采用小波神经网络对小波神经网络训练样本进行训练得到小波神经网络交通流预测模型；多卡口协同模型是依据待预测道路卡口的历史交通流数据以及各个相关道路卡口的历史交通流数据进行建立的。本发明实施例在使用过程中可以使预测结果更加精确，在一定程度上提高了预测精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通流 预测 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种交通流预测方法，其特征在于，包括：S11：获取待预测道路卡口及与所述待预测道路卡口相关的各个相关道路卡口的交通流数据；S12：采用预先建立的小波神经网络交通流预测模型对所述交通流数据进行处理得到所述待预测道路卡口的交通流预测结果；其中，所述小波神经网络交通流预测模型是基于多卡口协同模型训练而成的，其训练过程为：S21：利用多卡口协同模型得到小波神经网络训练样本；S22：采用小波神经网络对所述小波神经网络训练样本进行训练得到所述小波神经网络交通流预测模型；所述多卡口协同模型是依据所述待预测道路卡口的历史交通流数据以及各个所述相关道路卡口的历史交通流数据进行建立的。
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