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公开(公告)号：CN110956808B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201911336098.7
申请日：2019-12-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非全样定位数据的重型货车交通流量预测方法，针对GPS交通流量获取不全面的问题，提出先扩样后预测的方案。扩样方法中提出依靠流量自身分布来确定的分段常系数法，预测方法中提出能解决长时记忆问题的长短时循环神经网络LSTM模型，实现重型货车交通流量与实际流量更接近的目的。本发明在数据采集时，克服了传统线圈、视频流量采集精度低的缺陷，采用卫星定位装置的GPS数据进行交通流量的预测工作，具有较高的精度。本发明为重型货车交通流量预测提供了一套更为综合、全面的方法，可以为缓解城市交通拥堵问题，提高城市交通运行效率发挥积极作用。本发明在工程中具有实际应用价值，并且可以迁移在相关领域中进行应用。
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公开(公告)号：CN110956808A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911336098.7
申请日：2019-12-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非全样定位数据的重型货车交通流量预测方法，针对GPS交通流量获取不全面的问题，提出先扩样后预测的方案。扩样方法中提出依靠流量自身分布来确定的分段常系数法，预测方法中提出能解决长时记忆问题的长短时循环神经网络LSTM模型，实现重型货车交通流量与实际流量更接近的目的。本发明在数据采集时，克服了传统线圈、视频流量采集精度低的缺陷，采用卫星定位装置的GPS数据进行交通流量的预测工作，具有较高的精度。本发明为重型货车交通流量预测提供了一套更为综合、全面的方法，可以为缓解城市交通拥堵问题，提高城市交通运行效率发挥积极作用。本发明在工程中具有实际应用价值，并且可以迁移在相关领域中进行应用。
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