[发明专利]融合多特征神经网络的道路交通速度预测方法在审
| 申请号： | 202310629136.8 | 申请日： | 2023-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN116740927A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 邢雪;穆天傲 | 申请（专利权）人： | 吉林化工学院 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 朱世林 |
| 地址： | 132022 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种融合多特征神经网络的道路交通速度预测方法，包括：特征数据预处理和利用数据集训练多特征输入的MF‑Informer交通速度预测模型，通过特征数据预处理，对多源交通速度预测模型的输入规范化；利用数据集训练多特征输入的MF‑Informer交通速度预测模型实现预测；所述MF‑Informer交通速度预测模型，包括：位置信息嵌入模块、编码器模块和解码器模块。经全连接层输出预测结果与真实值计算误差反向梯度传播不断对模型进行优化，最后使用训练好的模型对预测时段进行交通速度预测，输出预测结果进行反归一化后得到输出数据，完成交通速度预测模型评估。本发明通过浮动车数据与气象数据、空气污染数据相结合实现多维度特征融合，有效提高了交通速度预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 特征 神经网络 道路交通 速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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