公开(公告)号：CN119886211A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510378245.6

申请日：2025-03-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王泉 ,  陆啟想 ,  施珮 ,  张永宏 ,  陈祺东 ,  曹燚 ,  吴昊

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/26 ,  G08G1/01

Abstract: 一种基于智慧交通系统采集数据的城市交通流量预测方法。属于智慧交通技术领域，具体涉及一种基于物联网采集设备的城市交通流量预测技术领域。其解决了传统的交通流量预测方法的长期预测能力差，模型复杂度高，无法适应大规模交通预测的问题。所述方法包括如下步骤：统计监测数据，获取流量序列，并进行预处理；构建DSTTN模型，所述DSTTN模型从输入层到输出层依次经过线性层、连接与线性层、时空块以及输出层，在输入层和连接与线性层之间添加一个动态时空嵌入模块；根据训练好的DSTTN模型；得到模型的预测结果；将待预测流量序列输入训练完的DSTTN模型，生成预测结果。

公开(公告)号：CN118968756A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411060551.7

申请日：2024-08-02

Applicant: 无锡学院

Inventor： 陈佳辉 ,  施珮 ,  陆啟想 ,  吕筱刘

IPC: G08G1/01 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2132 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种交通流量预测方法，涉及智能交通技术领域，其具体步骤包括：S1、构建交通流量预测模型；S2、获取城市区域交通网络的相关数据，以及交通拥堵情况；S3、对交通流量预测模型进行训练，将交通流序列依次输入进嵌入层来融合时空信息，通过多图图卷积层来提取空间特征，特别是针对交通拥堵问题，引入动态的自适应邻接矩阵以捕捉交通网络中的实时变化和节点间的复杂依赖关系，通过时空多头自注意力层来捕获时空相关性；S4、获取当前时刻的交通数据，将获取的当前时刻的交通数据输入训练好的交通流量预测模型，输出未来时间段的交通流量，从而更加有效的解决城市交通拥堵问题，并提高交通流量预测的准确性。