公开(公告)号：CN117173882A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311054396.3

申请日：2023-08-21

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 康海燕 ,  王嘉康 ,  吴思远 ,  蒋鸿玲 ,  冀珊珊

IPC: G08G1/01 ,  G06F18/20 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开一种基于蜂群学习的交通拥堵预测方法、系统、设备及介质，涉及蜂群学习技术领域。所述方法包括：确定各参与方节点本地模型的鲁棒性值；在当前聚合轮数下，根据上一聚合轮数下各参与方节点的本地数据可信度、鲁棒性值、当前聚合轮数下的机器学习评价指标，得到当前聚合轮数下各参与方节点的本地模型训练评估权重；采用本地化差分隐私技术对当前聚合轮数的局部模型进行加噪得到当前聚合轮数下的加噪局部模型；根据当前聚合轮数的局部模型、本地模型训练评估权重以及加噪局部模型，得到下一聚合轮数下的局部模型；确定下一聚合轮数下的局部模型为交通预测模型。本发明可提高在进行数据处理和交通预测模型训练过程中的隐私性和安全性。