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发明公开
一种基于深度自适应学习的交通流预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN115564016A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211032789.X

申请日：2022-08-26

Applicant: 南京研敏信息科技有限公司

Inventor： 丁飞 , 朱跃 , 李静宜 , 周浩

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于深度自适应学习的交通流预测方法，步骤包括：对城市智能交通系统交通流数据进行样本抽取，数据处理的规则设置、预处理、归一化以及时序与数据集划分；组建深度LSTM网络，引入遗传算法GA进行深度网络的训练优化，构建深度网络超参数自适应优化的GA‑mLSTM模型；利用训练集和测试集对GA‑mLSTM模型进行训练和测试并根据测试结果进行性能评估；重复上述步骤，获得GA‑mLSTM模型的预测配置参数。该交通流预测方法构建了GA‑mLSTM模型，通过LSTM的深度网络设计保证模型泛化能力；引入遗传算法在全局空间获得最优解，加速模型收敛；通过差分运算对预测误差进行优化，提升整体交通流预测模型的准确率。

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