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公开(公告)号:CN110956807B
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN201911233275.9
申请日:2019-12-05
申请人: 中通服咨询设计研究院有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G08G1/01 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/26
摘要: 本发明公开了基于多源数据与滑动窗口组合的高速公路流量预测方法,包括:步骤1,构建多源数据,综合考虑多维交通流量影响因子在时间和空间上的相关性;步骤2,分别采用支持向量回归、遗传算法优化的BP神经网络,以及长短期记忆网络LSTM在多源数据集构建回归模型;步骤3,通过组合上述三种模型构建混合模型进行预测,在滑动窗口机制下,通过第三方库实时优化三种模型在混合模型中占的权值;步骤4,采取增量训练的方式,在原有的数据基础上对模型再次进行训练,达到及时利用新数据和模型在线更新的效果。
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公开(公告)号:CN110956807A
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201911233275.9
申请日:2019-12-05
申请人: 中通服咨询设计研究院有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G08G1/01 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/26
摘要: 本发明公开了基于多源数据与滑动窗口组合的高速公路流量预测方法,包括:步骤1,构建多源数据,综合考虑多维交通流量影响因子在时间和空间上的相关性;步骤2,分别采用支持向量回归、遗传算法优化的BP神经网络,以及长短期记忆网络LSTM在多源数据集构建回归模型;步骤3,通过组合上述三种模型构建混合模型进行预测,在滑动窗口机制下,通过第三方库实时优化三种模型在混合模型中占的权值;步骤4,采取增量训练的方式,在原有的数据基础上对模型再次进行训练,达到及时利用新数据和模型在线更新的效果。
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