[发明专利]一种基于Inception-CNN的城市快速路行程速度短时预测方法有效
| 申请号： | 202011026285.8 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112201036B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 唐克双;陈思曲;曹喻旻;李效松 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 丁云 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Inception‑CNN的城市快速路行程速度短时预测方法，该方法包括：训练阶段：(A1)构建历史的断面级行程速度信息时空矩阵，组建训练样本；(A2)构建Inception‑CNN深度神经网络模型，模型输入为历史时间段的断面级行程速度信息时空矩阵，模型输出为未来短时时间段的断面级行程速度信息时空矩阵；(A3)基于训练样本对模型进行训练；预测阶段：(B1)构建实时的断面级行程速度信息时空矩阵；(B2)将实时的断面级行程速度信息时空矩阵输入至训练好的模型，完成行程速度短时预测。与现有技术相比，本发明能有效学习具有不同尺度、影响范围的交通拥堵与交通事件模式，预测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 inception cnn 城市 快速路 行程 速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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