[发明专利]一种基于深度学习的高速公路交通拥堵预测方法有效
| 申请号： | 202211039892.7 | 申请日： | 2022-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN115394083B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 刘慧文;张卫华;程泽阳;周宏基;丁恒;王世广 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高速公路交通拥堵预测方法，包括：1、获取车辆轨迹数据，包括：轨迹点编号、时间、速度、用户编号、经纬度等；2、初步删除无用信息；3、依据现实情况删除不符合实际情况的数据；4、根据经纬度删除选定范围以外的数据；5、路段匹配；6、从原始车辆轨迹数据中提取交通流参数；7、计算高速公路实际拥堵指数和拥堵阈值；8、模型进行预测。本发明利用基于通过原始的轨迹数据提取交通流参数，获得更加全面和准确的数据，然后构建Cov1DLSTM‑Attention深度学习模型来预测短时交通流，其预测精度更高，能更好的把控高速公路交通运行状况，更有利于实时优化整个城市的高速公路运行状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 高速公路 交通 拥堵 预测 方法 | ||
【主权项】：
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