[发明专利]一种卷积神经网络高危车辆交通流预测方法和系统在审
| 申请号： | 201811619647.7 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109658694A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 孙云华;卢艺源;艾云飞;耿丹阳;苏航;刘文;朱丽;赵鹏志 | 申请（专利权）人： | 中交信息技术国家工程实验室有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 北京正鼎专利代理事务所(普通合伙) 11495 | 代理人： | 岳亚 |
| 地址： | 100011 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络高危车辆交通流预测方法和系统，该方法将路段划分为上下游，更好的符合卷积神经网络的输入结构，同时上下游的路段划分在空间上也能够得到对交通流的更好的预测。因此，本发明的研究为的就是从空间上满足高危车辆交通流的预测，通过使用高危车辆数据来作为预测研究对象，使得在道路行驶过程中，驾驶员能够及时获取专门关于高危车流量的具体信息介绍，从而可以规避危险，减少道路交通事故的发生，具有一定现实实践意义。 | ||
| 搜索关键词： | 高危车辆 卷积神经网络 交通流预测 交通流 预测 道路交通事故 路段 规避危险 输入结构 现实实践 信息介绍 行驶过程 研究对象 车流量 研究 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络高危车辆交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取分路段的高危车辆交通流信息；所述交通流信息包括所述各个分路段的高危车辆的空间流量数据和时间流量数据；根据所述各个分路段的高危车辆的空间流量数据和时间流量数据，分别构建矩阵的行与列，得到卷积神经网络预测模型的输入矩阵；将所述输入矩阵代入双隐含层结构的卷积神经网络预测模型中，得到待预测路段的卷积神经网络高危车辆交通流预测值。
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