[发明专利]一种基于组合逻辑的短时交通流预测方法有效
| 申请号： | 201910027353.3 | 申请日： | 2019-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN109785618B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 陈晨;吕宁;惠晓哲;王正;陈兰兰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 张捷 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于组合逻辑的短时交通流预测方法，包括：采集交通流量数据得到第一数据集；对所述第一数据集进行预处理得到第二数据集；利用所述第二数据集分别对随机森林回归预测模型和BP神经网络预测模型进行训练，得到随机森林回归预测模型的预测结果和BP神经网络预测模型的预测结果；将所述随机森林回归预测模型的预测结果和所述BP神经网络预测模型的预测结果进行融合处理，形成最终模型；将所述第二数据集输入所述最终模型得到最终预测结果。本发明实施例通过对随机森林回归预测模型的预测结果和BP神经网络预测模型的预测结果进行二次建模得到最终模型，使用较少的数据实现了更精确和更高效的短时交通流预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 组合 逻辑 短时交 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于组合逻辑的短时交通流预测方法，其特征在于，包括：采集交通流量数据得到第一数据集；对所述第一数据集进行预处理得到第二数据集；利用所述第二数据集分别对随机森林回归预测模型和BP神经网络预测模型进行训练，得到随机森林回归预测模型的预测结果和BP神经网络预测模型的预测结果；将所述随机森林回归预测模型的预测结果和所述BP神经网络预测模型的预测结果进行融合处理，形成最终模型；将所述第二数据集输入所述最终模型得到最终预测结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910027353.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：交通控制信息的处理方法
- 下一篇：区域交通信号协调优化控制系统及其控制方法
