[00006350]一种基于卷积神经网络的短时交通流量预测方法
技术详细介绍
本发明给出一种基于卷积神经网络的短时交通流量预测方法，该方法首先根据预测路段的上下游路段条数以及预测使用的历史流量数据个数，确定输入矩阵的格式；然后根据输入矩阵的格式，确定卷积神经网络预测模型的结构，并使用预测路段及其上下游路段的历史流量数据完成模型的训练；最后使用训练好的模型进行预测。该方法利用具有强大特征学习能力的卷积神经网络来准确预测短时交通流量，将预测路段及其上下游路段的流量一同考虑，不仅使输入数据扩展到二维，以满足卷积神经网络的输入格式，同时也提供了与预测路段相关联路段的信息，使预测模型学习到更多流量特征，从而提升预测精度。
