[发明专利]基于混合深度学习模型的城市区域路网过车流量预测方法及其系统在审
| 申请号： | 202110588265.8 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113313303A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 张宏;胥鑫;郭飞;王焕栋 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G08G1/01 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 210024 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合深度学习模型的城市区域路网过车流量预测方法及其系统，包括：基于卡口过车数据，进行交通流量统计；对卡口过车流量数据进行时空分布特征分析，并且根据分析结果进行特征提取，获取到时空影响因子；根据时空影响因子，构建和训练ConvLSTM与BiLSTM混合深度学习模型；对城市区域路网交通流量进行同步预测，选取预测损失函数与评价指标，并对结果进行可视化表达；通过线性时间序列预测模型Prophet计算交通流量变化度，进行交通状态识别，实现交通状态预判。本发明能够帮助交通管理部门对城市道路进行动态管理调度，从全局出发对城市路网进行优化管理，制定管理策略与管理方案，为交通管理者和决策者提供有效的数据支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 深度 学习 模型 城市 区域 路网 车流量 预测 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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