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公开(公告)号：CN111861027A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010741049.8
申请日：2020-07-29
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习融合模型的城市交通流量预测方法，包括：步骤1、构建交通流量预测数据属性库；步骤2、将城市路网按照不同用途划分成不同的区块，将历史交通流量数据进行预处理并分别统计不同时间段的交通流量，构建交通流量输入矩阵，建立二进制矢量图；步骤3、构建3DLSACN模型和Resnet残差网络相结合作为交通流量特征提取的深度学习融合模型，利用二进制矢量图作为输入进行特征提取，分别提取时空特征、周期特征并进行融合，得到初步融合结果；步骤4、手动提取外部影响因素组成外部特征并与初步融合结果再次进行融合，最后输出所需预测的交通流量信息。本发明能够提供给定时间空间信息下交通流量的预测，有助于及时进行调度，缓解城市交通压力问题。
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