[发明专利]一种基于深度学习的城市道路交通状态预测系统在审
| 申请号： | 202010024882.0 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111402576A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 郝威;易可夫;高志波;张兆磊;戎栋磊;王杰;王正武 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的城市道路交通状态预测系统，利用如下模块实现预测：交通环境模块、记忆库模块、神经网络模块、训练提升网络模块、可视化模块、交互模块；所述交通环境模块包括采集模块、预处理模块，所述采集模块采集城市道路位置信息、高峰期平均车速信息、气温信息、降水概率信息、拥堵长度信息；所述预处理模块基于拉格朗日插值方法与归一化方法进行交通数据预处理，获取用于交通预测的可靠数据，所得数据存入记忆库模块，并根据所述可靠数据构建神经网络，从而构建交通状态的深度循环学习网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 城市 道路交通 状态 预测 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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