[发明专利]一种交通速度预测方法

摘要

本发明公开了一种交通速度预测方法，属于智能交通领域，该方法通过loop detector来提取交通流数据，使用了整个检测路段获取到的流量、速度、占有率三种属性构建的三维数据矩阵作为输入，通过卷积神经网络对时空特征进行提取和加权操作，最后通过对时空数据进行融合，对将来时间段内的交通速度做出预测。本发明通过对整个路段的交通数据进行整合，可以一次性对多个检测点的速度进行预测，相对单点循环预测提高了效率。此外通过多属性时空特征的融合以及加权操作，有效的加强了交通特征的有效性，提高了预测任务的准确率。

主权项

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；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。