成果信息
獲取目標(biāo)檢測路段在一定時間間隔的交通流信息;對交通流信息按照網(wǎng)格圖形式進行存儲;對存儲的交通流信息進行建模并提取空間異質(zhì)性和時間異質(zhì)性;利用CNN的輸出經(jīng)過參數(shù)重整作為LSTM的輸入得到預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明還提出基于時空大數(shù)據(jù)的交通量預(yù)測裝置。本發(fā)明收集目標(biāo)檢測路段及其周圍路段的檢測器一定時間間隔內(nèi)的流量信息;通過3DCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取空間關(guān)系與部分時間，再將CNN的輸出經(jīng)過參數(shù)重整作為LSTM的輸入，提取更高更完整的時間依賴性，該方法對預(yù)測交通量的準(zhǔn)確程度較高，對硬件和工程量要求較低，方便實現(xiàn)。)
背景介紹
本發(fā)明提供一種基于時空大數(shù)據(jù)的交通量預(yù)測方法)
應(yīng)用前景
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