[发明专利]一种考虑扩散过程的短时交通流预测方法

摘要

本发明公开一种考虑扩散过程的短时交通流预测方法，包括：获取当前路段的历史交通流序列并进行平滑操作，得到平滑后的交通流序列F＝{X1,X2,...,Xt‑1}；采用LSTM‑CNN模型从平滑后的交通流序列中捕获深度时空特征；通过以类PageRank算法进行数学化描述的扩散过程从平滑后的交通流序列中得到当前路段的道路重要性特征，再将道路重要性特征及道路辅助信息共同组成一个一维向量，作为广度特征；将深度时空特征和广度特征融合，得到当前路段在t时刻的交通流量预测值Xt。

主权项

1.一种考虑扩散过程的短时交通流预测方法，其特征在于，包括：获取当前路段的历史交通流序列O＝{x¹,x²,...,x^m}并进行平滑操作，得到平滑后的交通流序列F＝{X¹,X²,...,X^t‑1}；其中，Xⁿ代表对原始的历史交通流序列O进行平滑后得到的当前路段在n时刻的交通流量，n＝1,2,...,t‑1；采用LSTM‑CNN模型从交通流序列F中捕获当前路段的交通流的深度时空特征；通过以类PageRank算法进行数学化描述的扩散过程从交通流序列F中得到当前路段的道路重要性特征，再将道路重要性特征以及当前路段的道路辅助信息共同组成一个一维向量，作为当前路段的交通流的广度特征；将所述深度时空特征和所述广度特征进行融合，得到当前路段在t时刻的交通流量预测值X^t。