[发明专利]一种基于深度学习的短时交通流预测方法有效
| 申请号： | 201910667478.2 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN110322695B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 田永红;张悦;吴琪;张鹏;张晴晴 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 010080 内蒙古自治区呼*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 首先对天气数据和交通路口过车数据进行分析和预处理，输入到门限循环神经网络(GRU)中提取到交通流的高阶特征，之后将所述高阶特征输入到梯度提升决策树回归模型(GBDT)中进行短时交通流预测。本发明可以对交通流数据进行更加深入的挖掘分析，而且把输出层改为GBDT后，可以有效的提高短时交通流预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 短时交 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的短时交通流预测方法，其特征在于，首先对交通流数据进行预处理，然后将预处理的数据输入到门限循环神经网络(GRU)中进行训练，提取得到交通流数据的高阶特征，最后将所述高阶特征输入到梯度提升决策树回归模型(GBDT)中进行短时交通流预测。
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