公开(公告)号：CN113345252A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110640841.9

申请日：2021-06-08

Applicant: 重庆大学

Inventor： 孙棣华 ,  赵敏 ,  王皓田

IPC: G08G1/065

Abstract: 本发明公开了一种收费站下道流量短时预测方法与装置，并具体公开了数据获取模块：用于获取预测数据；获取的数据包括封闭路网中各站点车辆的上道收费数据以及下道收费数据，包括收费时间、车牌号、车辆类型、站点名称、行程时间；数据预测模块：基于数据获取模块获得的数据构建数据集，计算当前时段数据与数据集中数据的欧式距离计算权值，利用加权平均的方式确定当前时段上游站点向目标站点的转移比例；最终构建各站点向目标站点转移的车流量的预测模块，用于预测各时段目标站点的下道流量。

公开(公告)号：CN112801400A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110175673.0

申请日：2021-02-09

Applicant: 重庆大学

Inventor： 孙棣华 ,  赵敏 ,  王皓田

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合多尺度LSTM与BP神经网络的收费站下道流量短时预测方法，包括：获取目标车型在目标收费站的收费数据；基于所述收费数据得到目标车型的多种时间窗口的车流量时间序列；将所述目标车型的多种时间窗口的车流量时间序列输入到车流量预测模型中，预测得到目标时间窗口下的车流量时间序列；其中，所述车流量预测模型为BP神经网模型，所述BP神经网络模型通过以多个LSTM神经网络模型的输出作为输入，目标车型在某一时间窗口下的车流量时间序列作为输出训练得到。本发明利用BP神经网络层将不同时间窗口下训练得到的LSTM神经网络的输出融合起来，可以对目标时间窗口下的车流量时间序列做出了更高精度的预测。

公开(公告)号：CN113345252B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202110640841.9

申请日：2021-06-08

Applicant: 重庆大学

Inventor： 孙棣华 ,  赵敏 ,  王皓田

IPC: G08G1/065

Abstract: 本发明公开了一种收费站下道流量短时预测方法与装置，并具体公开了数据获取模块：用于获取预测数据；获取的数据包括封闭路网中各站点车辆的上道收费数据以及下道收费数据，包括收费时间、车牌号、车辆类型、站点名称、行程时间；数据预测模块：基于数据获取模块获得的数据构建数据集，计算当前时段数据与数据集中数据的欧式距离计算权值，利用加权平均的方式确定当前时段上游站点向目标站点的转移比例；最终构建各站点向目标站点转移的车流量的预测模块，用于预测各时段目标站点的下道流量。