[发明专利]一种融合多模态信息的Prophet-DCRNN交通流量预测方法在审
| 申请号： | 202110331014.1 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113066288A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 侯位昭;宋凯磊;韩志卓;陈晓东;靳亚宾;张治涛;臧艳军;詹克通;许杨;苏会杰 | 申请（专利权）人： | 河北远东通信系统工程有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065;G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 河北东尚律师事务所 13124 | 代理人： | 王文庆 |
| 地址： | 050200 河北省石*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合多模态信息的Prophet‑DCRNN交通流量预测方法，属于交通流量预测技术领域。现有基于深度学习的流量预测方法虽然很好的捕捉了交通流量的时空特性，然而，实际城市交通还受天气、节假日等因素的影响，同时往往在恶劣天气、节假日更倾向于出现交通拥堵。本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种融合多模态信息的Prophet‑DCRNN交通流量预测方法，该方法利用Prophet时序预测算法捕获节假日效应，采用DCRNN捕获交通时空特性，此外基于类stacking技术，融合Prophet算法、DCRNN算法及节假日特性、天气信息，得到最终融合多模态信息的混合模型，实现了在节假日、恶劣天气等场景下交通预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 多模态 信息 prophet dcrnn 交通 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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