[发明专利]一种基于深度学习的交通状态预测方法及装置在审
| 申请号： | 202010288369.2 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111554089A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 张东波;凌翔;张昱;刘智;杨瑞;林利彬;秦昊;魏千洲;王佳相;王晓旭;郭旭 | 申请（专利权）人： | 广东省智能制造研究所 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510075 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的交通状态预测方法、装置、终端设备及可读存储介质，所述方法包括：获取目标区域的交通流量历史数据，并按预设的格式将所述交通流量历史数据转化为训练集数据；构建深度信念网络模型，并基于所述训练集数据对所述深度信念网络模型进行训练；将训练后的深度信念网络模型的顶层输出与预设的SVR模型相连，得到深度学习混合模型；基于实时采集的所述目标区域的交通流量数据，利用所述深度学习混合模型对所述目标区域进行交通状态预测。本发明能够通过深度学习技术对交通状态信息数据进行有效处理，从而快速、准确地对目标区域的交通状态进行预测，进而能够为交通控制与管理提供参考依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 交通 状态 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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