[发明专利]基于小波神经网络的交通流数据预测方法和装置在审
| 申请号： | 201910755550.7 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110543978A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 杜艳艳 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11330 北京市立方律师事务所 | 代理人： | 刘延喜<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明为数据处理技术领域，本发明提供一种基于小波神经网络的交通流数据预测方法和装置，所述方法包括根据确定的目标路段，将与所述目标路段直接连接的路段设为评估路段，并根据所述评估路段获取其交通流数据；采用粒子群算法，以每个所述评估路段的交通流数据为评估参数，计算每个评估路段的适应度值，对所述适应度值经过更新迭代和比较，得到所有评估路段的最优适应度值；利用所述所有评估路段的最优适应度值计算得到连接权值，并根据所述连接权值得到所述小波神经网络构建的预测模型；将各个所述评估路段的交通流数据的测试样本输入所述预测模型，得到所述目标路段的交通流的预测数据。该方法有利于对所述目标路段的交通流数据的预测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 路段 交通流数据 目标路段 评估 适应度 小波神经网络 预测模型 数据处理技术 方法和装置 粒子群算法 测试样本 评估参数 预测能力 预测数据 交通流 迭代 构建 更新 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波神经网络的交通流数据预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n根据确定的目标路段，将与所述目标路段直接连接的路段设为评估路段，并根据所述评估路段获取所述目标路段的交通流数据；/n采用粒子群算法，以每个所述评估路段的交通流数据为评估参数，根据迭代更新的次数，计算每个评估路段的适应度值，并对得到的所述适应度值进行比较，得到所有评估路段的最优适应度值；/n利用所述所有评估路段的最优适应度值计算得到连接权值，并根据所述连接权值得到所述小波神经网络构建的预测模型；/n将各个所述评估路段的交通流数据的测试样本输入所述预测模型，得到所述目标路段的交通流的预测数据。/n
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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
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