[发明专利]基于Encoder-Decoder深度神经网络的路网动态交通分配方法有效
| 申请号： | 202011546643.8 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112634620B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 夏井新;成岷;王寅朴;安成川;陆振波;郝一行 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065;G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于Encoder‑Decoder深度神经网络的路网动态交通分配方法，依托于车辆轨迹数据，采用LSTM神经网络模型构建Encoder‑Decoder模型，输入为路网交通多时段车流OD，输出为道路断面流量以及交叉口进口道转向流量，构建模型过程引入Attention机制，进行动态交通分配，得到路网交通需求与实际道路流量之间的非线性映射关系。本发明得到的分配模型结果精度较高，解决了传统方法存在的精度低、实时性差等弊端，为解决交通关键技术问题提供有力支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 encoder decoder 深度 神经网络 路网 动态 交通 分配 方法 | ||
【主权项】：
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