[发明专利]实时交通流量并行预测方法、系统、终端及存储介质

摘要

本发明公开了实时交通流量并行预测方法、系统、终端及存储介质，方法包括：基于Spark并行分布式计算平台，根据弹性分布式数据集RDD对车辆的移动轨迹数据进行数据预处理；对处理后的数据进行滤波得到训练数据；根据训练数据，构建基于Spark的分布式双向长短期记忆神经网络权重模型(SW‑BiLSTM模型)；基于Spark并行分布式计算平台，执行分布式SW‑BiLSTM模型，输出预测结果；基于Spark并行处理框架，通过RDD算子进行数据预处理，经数据滤波平滑后获得训练数据，降低对预测模型精度的影响；以及构建分布式SW‑BiLSTM模型，在确保交通流量预测鲁棒性的同时，提高交通流量预测的准确性和实时性。