公开(公告)号：CN118396184A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410642636.X

申请日：2024-05-22

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郑睿 ,  董春娇 ,  耿庆桥 ,  李鹏辉 ,  王君悦

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化交通流预测方法，通过构建多个时空注意力机制挖掘交通流的时空依赖性，并利用卷积模块对输出数据进行处理，最后使用剪枝和蒸馏技术对模型进行轻量化处理，去除预测模型中的冗余参数，得到具有较高准确率的轻量预测模型。本发明解决了真实路网环境下交通基础设施配备的微控制器内存较小，不足以部署最先进的交通流预测模型的问题，实现了交通流预测精度和模型计算成本之间的平衡，不仅预测精度高且计算占用内存小，为实现在微控制器中进行精度较高的交通流预测奠定理论基础并提供了技术支持。