公开(公告)号：CN111882114B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202010628317.5

申请日：2020-07-01

Applicant: 长安大学

Inventor： 孙朝云 ,  李伟 ,  郝雪丽 ,  凤少伟 ,  曹磊 ,  裴莉莉 ,  户媛姣

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0442 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种短时交通流量预测模型构建方法及预测方法，针对一段时间内的交通流量数据进行聚类，充分提取数据信息输入到GRU神经网络，以短时交通流量模式类别作为输出，对GRU神经网络模型进行训练，训练完成后得到短时交通流量预测模型，实现对短时交通流量的预测。针对神经网络的训练集选取对短时交通流量的预测结果影响显著，采用K‑Means聚类算法将历史短时交通流量数据进行聚类，有针对性地进行预测，提高了预测结果的准确度。

公开(公告)号：CN111882114A

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN202010628317.5

申请日：2020-07-01

Applicant: 长安大学

Inventor： 孙朝云 ,  李伟 ,  郝雪丽 ,  凤少伟 ,  曹磊 ,  裴莉莉 ,  户媛姣

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种短时交通流量预测模型构建方法及预测方法，针对一段时间内的交通流量数据进行聚类，充分提取数据信息输入到GRU神经网络，以短时交通流量模式类别作为输出，对GRU神经网络模型进行训练，训练完成后得到短时交通流量预测模型，实现对短时交通流量的预测。针对神经网络的训练集选取对短时交通流量的预测结果影响显著，采用K-Means聚类算法将历史短时交通流量数据进行聚类，有针对性地进行预测，提高了预测结果的准确度。