基于兴趣点时空残差神经网络的多方向交通流量预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111510019.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114154740A | 公开（公告）日 | 2022-03-08 |
| 申请公布号 | CN114154740A | 申请公布日 | 2022-03-08 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/30（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G08G1/01（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 何宏;王欣峰;孙笑笑;俞东进 | 申请（专利权）人 | 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 |
| 代理机构 | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人 | 傅朝栋;张法高 |
| 地址 | 312300浙江省绍兴市上虞区曹娥街道江西路2288号浙大网新科技园A2楼810室（住所申报） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于兴趣点时空残差神经网络的多方向交通流量预测方向。该方法基于短时车辆轨迹数据，通过加入时间信号和兴趣点信号来增强时空特征，利用3D CNN提取车流变化随时间变化的时空特征，结合残差神经网络避免模型过拟合，最后对带有时空特征信息进行加权压缩，输出带有移动状态的车流分布矩阵，实现了对区域交通流量的预测。本发明方法良好地关联了车流的空间分布随时间变化的特征，并综合了时间信号与兴趣点信号关系，有精度高、实用性强等特点，可以为公共设施部署、交通导流、用地规划等提供决策支撑。 |
