题名 | 一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法 |
发明人 | |
第一发明人 | 杨丽丽
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申请人 | 南方科技大学
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第一申请人 | 南方科技大学
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第一申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号
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当前申请人 | 南方科技大学
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当前申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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当前第一申请人 | 南方科技大学
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当前第一申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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申请号 | CN202210170462.2
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申请日期 | 2022-02-23
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公开(公告)号 | CN114596702B
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公开日期 | 2023-07-04
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授权日期 | 2023-07-04
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专利状态 | 授权
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法律状态日期 | 2023-07-04
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专利类型 | 授权发明
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学校署名 | 第一
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摘要 | 本申请适用于智能交通技术领域,提供了一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法。模型构建方法包括:获取第一数据、第二数据和第三数据,第一数据包括待预测路段的历史交通状态数据,第二数据包括待预测路段的上下游交叉口的历史交通状态数据,第三数据包括第一数据的特征及第二数据的特征,特征包含空间特征和/或时间特征;将第一数据、第二数据及第三数据进行融合,得到训练样本数据;基于训练样本数据构建交通状态预测模型,并筛选出相关联特征,相关联特征为重要度大于预设重要度的特征;基于相关联特征建立最终交通状态预测模型,能够提高预测精度,保证了预测结果与实际交通情况相符,从而能精确预测双向交通流的情况。 |
其他摘要 | 本申请适用于智能交通技术领域,提供了一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法。模型构建方法包括:获取第一数据、第二数据和第三数据,第一数据包括待预测路段的历史交通状态数据,第二数据包括待预测路段的上下游交叉口的历史交通状态数据,第三数据包括第一数据的特征及第二数据的特征,特征包含空间特征和/或时间特征;将第一数据、第二数据及第三数据进行融合,得到训练样本数据;基于训练样本数据构建交通状态预测模型,并筛选出相关联特征,相关联特征为重要度大于预设重要度的特征;基于相关联特征建立最终交通状态预测模型,能够提高预测精度,保证了预测结果与实际交通情况相符,从而能精确预测双向交通流的情况。 |
CPC分类号 | G08G1/0104
; G08G1/0108
; G08G1/0129
; Y02T10/40
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IPC 分类号 | G08G1/01
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语种 | 中文
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INPADOC 法律状态 | (+PATENT GRANT)[2023-07-04][CN]
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INPADOC 同族专利数量 | 1
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扩展同族专利数量 | 1
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优先权国家 | CN
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优先权号 | 202111342354.0
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优先权日 | 2021-11-12
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专利代理人 | 梁立耀
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代理机构 | 深圳中一联合知识产权代理有限公司
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相关链接 | [来源记录] |
来源库 | PatSnap
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成果类型 | 专利 |
条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/563874 |
专题 | 南方科技大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 |
杨丽丽,孟繁宇,曾益萍,等. 一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法[P]. 2023-07-04.
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条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | 操作 | |
PSUtj2022001CN1-南方科技(849KB) | -- | -- | 限制开放 | -- |
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