[发明专利]双层深度学习模型反推OD矩阵的方法、设备以及存储介质有效
| 申请号： | 202111503979.0 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114282165B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 连德富;承孝敏;熊哲立 | 申请（专利权）人： | 长三角信息智能创新研究院 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F17/18;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 平静 |
| 地址： | 241000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种双层深度学习模型反推OD矩阵的方法、装置以及存储介质，其中该方法包括：自动划分OD节点，初始化OD参数矩阵，采用模拟器并行提取模拟OD节点间路段总流量，模拟OD节点历史属性序列的方法；利用下层分配概率预测模型抽取图结构历史融合表征，对初始OD参数矩阵进行自相关提取的特征；并融合以上特征预测流量分配概率矩阵的方法；采用并行模拟和经验池存储模拟数据训练下层分配概率预测模型，待收敛后将其固定，利用真实OD节点历史属性序列，真实OD节点间路段总流量，修正上层OD参数矩阵的方法；迭代上下层训练至OD矩阵参数收敛即为反推OD矩阵。该方法构建深度学习模型，融合交通时空信息，有效提升了反推OD矩阵的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 双层 深度 学习 模型 od 矩阵 方法 设备 以及 存储 介质 | ||
【主权项】：
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