一种基于Inception-CNN的城市快速路行程速度短时预测方法

摘要

本发明涉及一种基于Inception‑CNN的城市快速路行程速度短时预测方法，该方法包括：训练阶段：(A1)构建历史的断面级行程速度信息时空矩阵，组建训练样本；(A2)构建Inception‑CNN深度神经网络模型，模型输入为历史时间段的断面级行程速度信息时空矩阵，模型输出为未来短时时间段的断面级行程速度信息时空矩阵；(A3)基于训练样本对模型进行训练；预测阶段：(B1)构建实时的断面级行程速度信息时空矩阵；(B2)将实时的断面级行程速度信息时空矩阵输入至训练好的模型，完成行程速度短时预测。与现有技术相比，本发明能有效学习具有不同尺度、影响范围的交通拥堵与交通事件模式，预测精度高。