[发明专利]一种交通状态预测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种交通状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：

生成多个染色体单元，每个所述染色体单元用于表征一类时空卷积网络模型；

基于样本集分别计算所述多个染色体单元中每个所述染色体单元对应的时空卷积网络模型的损失值；

依据所述多个染色体单元对应的时空卷积网络模型的损失值更新所述多个染色体单元，并返回执行所述基于样本集分别计算所述多个染色体单元中每个所述染色体单元对应的时空卷积网络模型的损失值的步骤，直至确定满足预设条件的目标染色体单元；

基于所述目标染色体单元对应的时空卷积网络模型确定预先训练的时空卷积网络模型；

基于所述预先训练的时空卷积网络模型预测交通状态；

所述依据所述多个染色体单元对应的时空卷积网络模型的损失值更新所述多个染色体单元，包括：

按照所述多个染色体单元对应的时空卷积网络模型的损失值从高至低对所述多个染色体单元进行排序；

基于前M1个染色体单元生成M2个第一染色体单元，M1和M2均为正整数，M1大于或等于M2；

将所述多个染色体单元中后M2个染色体单元替换为所述M2个第一染色体单元。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述染色体单元包括如下至少一项：

层数比特位，观测域比特位，扩展因子比特位；

其中，所述层数比特位用于表征所述时空卷积网络模型的隐藏层的层数，所述观测域比特位用于表征每个所述隐藏层的观测域，所述扩展因子比特位用于表征每个所述隐藏层的卷积扩展因子。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于前M1个染色体单元生成M2个第一染色体单元，包括：

对前M1个染色体单元进行杂交处理，得到至少一个杂交染色体单元；

对所述前M1个染色体单元进行变异处理，得到至少一个变异染色体单元；

其中，所述M2个第一染色体单元包括所述至少一个杂交染色体单元和所述至少一个变异染色体单元。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标染色体单元为更新次数达到第一预设次数后排序在最前的染色体单元；

或者，

所述目标染色体单元为更新过程中连续M3次排序位于最前的染色体单元，M3大于或等于第二预设次数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预先训练的时空卷积网络模型预测交通状态，包括：

将目标路段在当前时刻之前的N个预测时刻的真实交通状态输入所述预先训练的时空卷积网络模型，其中，所述时空卷积网络模型包括输入层，输出层及连接在所述输入层与所述输出层之间的多个隐藏层，所述输入层用于输入在当前时刻之前的N个预测时刻的真实交通状态，所述多个隐藏层中每个隐藏层的输出均基于时空注意力机制分别对每个所述隐藏层的输入进行卷积计算获得，N为正整数；

基于所述输出层的输出确定所述目标路段在当前时刻之后的预测时刻的预测交通状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述输入层还用于输入附加状态信息，所述附加状态信息用于表征所述交通状态所属的环境特征；

所述多个隐藏层包括第一隐藏层，所述第一隐藏层与所述输入层连接，所述第一隐藏层用于对所述在当前时刻之前的N个预测时刻的真实交通状态与所述附加状态信息进行融合。