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成果信息

獲取目標(biāo)檢測(cè)路段在一定時(shí)間間隔的交通流信息;對(duì)交通流信息按照網(wǎng)格圖形式進(jìn)行存儲(chǔ);對(duì)存儲(chǔ)的交通流信息進(jìn)行建模并提取空間異質(zhì)性和時(shí)間異質(zhì)性;利用CNN的輸出經(jīng)過(guò)參數(shù)重整作為L(zhǎng)STM的輸入得到預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明還提出基于時(shí)空大數(shù)據(jù)的交通量預(yù)測(cè)裝置。本發(fā)明收集目標(biāo)檢測(cè)路段及其周?chē)范蔚臋z測(cè)器一定時(shí)間間隔內(nèi)的流量信息;通過(guò)3DCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取空間關(guān)系與部分時(shí)間，再將CNN的輸出經(jīng)過(guò)參數(shù)重整作為L(zhǎng)STM的輸入，提取更高更完整的時(shí)間依賴(lài)性，該方法對(duì)預(yù)測(cè)交通量的準(zhǔn)確程度較高，對(duì)硬件和工程量要求較低，方便實(shí)現(xiàn)。)

背景介紹

本發(fā)明提供一種基于時(shí)空大數(shù)據(jù)的交通量預(yù)測(cè)方法)

應(yīng)用前景

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