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一种基于深度学习的城市道路交通状态预测系统

摘要

一种基于深度学习的城市道路交通状态预测系统,利用如下模块实现预测:交通环境模块、记忆库模块、神经网络模块、训练提升网络模块、可视化模块、交互模块;所述交通环境模块包括采集模块、预处理模块,所述采集模块采集城市道路位置信息、高峰期平均车速信息、气温信息、降水概率信息、拥堵长度信息;所述预处理模块基于拉格朗日插值方法与归一化方法进行交通数据预处理,获取用于交通预测的可靠数据,所得数据存入记忆库模块,并根据所述可靠数据构建神经网络,从而构建交通状态的深度循环学习网络。

著录项

  • 公开/公告号CN111402576A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长沙理工大学;

    申请/专利号CN202010024882.0

  • 申请日2020-01-10

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号

  • 入库时间 2023-12-17 10:41:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G08G1/01 申请日:20200110

    实质审查的生效

  • 2020-07-10

    公开

    公开

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