[发明专利]一种基于模糊逻辑和深度LSTM的大规模实时交通流预测方法

摘要

本发明是一种基于模糊逻辑和深度LSTM的大规模实时交通流预测方法。本发明涉及城市智能交通管理技术领域，选取城市路网场景，进行实时交通流拥塞程度信息的彩色图像采集；根据采集的彩色图像，获取多个路口的拥堵程度，用于数据训练集，通过模糊机制构成FDFP的数据感知端；建立深层LSTM神经网络，对数据训练集进行深度学习，构建FDFP的预测端；从服务器端获取的实时交通信息输入FDFP模型中，得到实时的多个路口的未来确定时间范围内的流量预测，对各路口实际实时交通情况对不同模型的预测效果进行评估。