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基于DenseNet的高速公路交通流预测方法
| 专利名称： | 基于DenseNet的高速公路交通流预测方法 |
| 摘要： | 本发明揭示了一种基于DenseNet的高速公路交通流预测方法，在研究深层二维卷积网络DenseNet的基础上，将一维交通流数据导入，并且修改网络中的输入以及卷积方式，使得网络学习一维时间序列数据中的隐藏规律，有效地实现对下一阶段高速公路交通流的预测。其实现步骤是：（1）读取交通流数据，并构建训练测试集；（2）数据预处理，变换四维张量，并进行归一化，适应于网络的学习；（3）构建网络；（4）训练网络，输入训练样本，通过前向预测结果以及误差反向传播更新网络参数，循环迭代，直至网络收敛；（5）测试网络，对测试集进行交通流量的预测。本发明能够自动学习流量数据集中流量之间隐藏的特征关系，且具有更好的预测效果，广泛适用于交通流预测。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 南京邮电大学 |
| 发明人： | 李德志;成孝刚;汪涛;吕泓君;钱俊鹏;任俊弛 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201811002046.1 |
| 公开号： | CN109035779A |
| 代理机构： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 |
| 代理人： | 姚姣阳 |
| 分类号： | G08G1/01(2006.01)I;G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/26(2012.01)I;G;G08;G06;G08G;G06Q;G08G1;G06Q10;G06Q50;G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 申请人地址： | 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
| 主权项： | 1.基于DenseNet的高速公路交通流预测方法，其特征在于：对于输入的一维交通流数据，预处理数据，然后构造并以迭代方式训练DenseNet网络模型，最后对交通流量进行预测。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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