[发明专利]一种交通速度预测方法

权利要求书

1.一种交通速度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)：按照固定时间间隔对所选路段的交通流数据进行收集，对收集到的数据进行预处理，通过预处理数据构建出基于时空特征的交通流矩阵；

所述交通流矩阵为：其中m_q为基于时空特征的交通流矩阵，其维度大小为(p,n,3)，p为检测点的数量，n为时滞长度；其中在时间{t-n，...，t-2t-1}的所有历史数据为dr_i＝{r_t-n，...，r_t-2，r_t-1}，每个时刻t记录的检测数据为变量f，s，o分别为流量、速度和占有率，i＝1，2，3…p；

步骤2)：将交通流矩阵输入常规的卷积单元，获取到交通流数据的空间特征图集合；

步骤3)：将交通流矩阵输入门限卷积单元，获取到交通流数据的时间特征图集合；

步骤4)：将交通流数据的空间特征图集合与时间特征图集合分别通过特征图加权模块与特征通道加权模块，对加权后的特征数据进行叠加，得到融合的时空特征集合；

步骤5)：通过全连接神经网络进行多检测点的交通速度预测；

所述步骤2)与步骤3)为并行处理；

所述特征图加权模块的权值使用计算得出，m指的是特征图的位置，m＝1，2，3…k；所述特征通道加权模块的权值使用计算得出；其中f_m是卷积层的输出值，f_m,j是全连接层的输出值。

2.根据权利要求1所述的一种交通速度预测方法，其特征在于，所述步骤1)中对收集到的数据进行预处理具体为：数据清洗、局部加权散点图平滑以及标准化。

3.根据权利要求1所述的一种交通速度预测方法，其特征在于，所述步骤2)中常规卷积单元由卷积层、批标准化以及激活函数组成。

4.根据权利要求1所述的一种交通速度预测方法，其特征在于，所述步骤3)中门限卷积单元由门限卷积层、激活卷积层、批标准化及激活函数组成。

5.根据权利要求1所述的一种交通速度预测方法，其特征在于，所述步骤5)的多检测点交通速度预测的结果为一次性输出。