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申请/专利权人：重庆交通大学;重庆高速公路路网管理有限公司
摘要：本发明提供一种基于双小波分解的交通流预测方法、及装置。该预测方法包括：获取时间序列；在多个待选择的小波基函数中确定第一小波基函数和第二小波基函数；利用第一小波基函数对时间序列进行L层分解和重构，并将得到的L个第一子序列构建得到第一分解矩阵；利用第二小波基函数对时间序列进行L层分解和重构，并将得到的L个第二子序列构建得到第二分解矩阵；将时间序列、第一分解矩阵和第二分解矩阵输入神经网络模型进行训练，根据损失函数值对神经网络模型的权重参数进行调整，得到训练好的目标神经网络模型。本发明提供的交通流预测方法通过两个不同的小波基函数同时对交通流时间序列进行分解，适应不同场景下的交通流预测。
主权项：1.一种基于双小波分解的交通流预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取待预测路段的历史交通流数据，并按照时序排列后获得交通流的时间序列，所述时间序列包括多个时间步长的交流通量数据；步骤2、根据小波基函数分解下的小波系数的熵值大小，在多个待选择的小波基函数中确定第一小波基函数和第二小波基函数，所述第一小波基函数分解下的小波系数的熵值和所述第二波基函数分解下的小波系数的熵值为最小的两个；步骤3、利用所述第一小波基函数对所述时间序列进行L层分解和重构，得到L个第一子序列，并将L个所述第一子序列分别作为矩阵的行，构建得到第一分解矩阵，其中，3≤L≤5；步骤4、利用所述第二小波基函数对所述时间序列进行L层分解和重构，得到L个第二子序列，并将L个所述第二子序列分别作为矩阵的行，构建得到第二分解矩阵；步骤5、将所述时间序列、所述第一分解矩阵和所述第二分解矩阵输入神经网络模型进行训练，根据损失函数值对所述神经网络模型的权重参数进行调整，得到训练好的目标神经网络模型，将所述目标神经网络模型作为用于预测交通流数据的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆交通大学 重庆高速公路路网管理有限公司 基于双小波分解的交通流预测方法、装置及存储介质
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