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申请/专利权人：中南大学
摘要：本公开实施例中提供了一种基于解耦时空神经网络的交通指标预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取路网中各路段的交通指标数据并进行预处理得到输入数据集，随后将其划分为训练集、验证集和测试集；定义交通指标预测问题和预测目标；根据交通指标预测问题和预测目标构建基于解耦时空神经网络的交通指标预测模型；使用训练集训练交通指标预测模型；设定评价指标，并使用验证集与测试集对训练得到的基于解耦框架的时空神经网络模型进行评估，当评估结果符合评价指标时，得到训练好的交通指标预测模型；将目标路网的历史交通指标数据输入训练好的交通指标预测模型，得到预测结果。通过本公开的方案，提高了预测效率和精准度。
主权项：1.一种基于解耦时空神经网络的交通指标预测方法，其特征在于，包括：步骤1，获取路网中各路段的交通指标数据并进行预处理得到输入数据集，随后将其划分为训练集、验证集和测试集；步骤2，定义交通指标预测问题和预测目标；步骤3，根据交通指标预测问题和预测目标构建基于解耦时空神经网络的交通指标预测模型；步骤4，使用训练集训练交通指标预测模型；步骤5，设定评价指标，并使用验证集与测试集对训练得到的基于解耦框架的时空神经网络模型进行评估，当评估结果符合评价指标时，得到训练好的交通指标预测模型；步骤6，将目标路网的历史交通指标数据输入训练好的交通指标预测模型，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于解耦时空神经网络的交通指标预测方法
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