[发明专利]基于LSTM模型的信号交叉口运行状态预测方法和系统在审
| 申请号： | 201811612579.1 | 申请日： | 2018-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN109800908A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 闫学东;陈德启;王立威;高自友;张可 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G08G1/01;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 麻吉凤 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于LSTM模型的信号交叉口运行状态预测方法和系统，包括：通过移动互联网获取某区域的浮动车数据；根据浮动车数据，提取出某段时间内的与某个信号交叉口匹配的相关数据，并对所述数据进行筛选；对筛选后的数据进行归一化处理，并分为训练数据集和测试数据集，并通过LSTM模型对所述的训练数据集中的数据进行训练，对训练好的模型通过测试数据集进行测试，得到所述信号交叉口的预测模型；根据得到的所述信号交叉口的预测模型通过新采集的实时数据对信号交叉口的运行状态进行预测。本发明通过移动互联浮动车数据对信号交叉口运行状态进行预测，提升信号交叉口区域的交通运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 信号交叉口 运行状态 浮动车数据 测试数据集 预测 预测模型 筛选 归一化处理 训练数据集 移动互联网 实时数据 提升信号 训练数据 移动互联 运行效率 交叉口 匹配 采集 测试 交通 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM模型的信号交叉口运行状态预测方法，其特征在于，包括：通过移动互联网获取某区域的浮动车数据；根据所述的浮动车数据，提取出某段时间内的与某个信号交叉口匹配的相关数据，并对所述数据进行筛选；对筛选后的数据进行归一化处理，并分为训练数据集和测试数据集，并采用训练数据集对LSTM模型进行训练，对训练好的模型通过测试数据集进行测试，得到对应信号交叉口的预测模型；根据得到的所述信号交叉口的预测模型通过新采集的实时数据对信号交叉口的运行状态进行预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
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