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申请/专利权人：青岛大学;青岛海信网络科技股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种面向高速公路车流量预测的离散数据处理方法及系统，获取一定数量的历史交通流量数据；构建交通流量预测模型，其中，所述交通流量预测模型包括依次相连的输入层、时空卷积层、离散预测层和输出层；将所述历史交通流量数据作为输入、交通流量预测结果作为输出，对所述交通流量预测模型进行训练，得到训练好的交通流量预测模型。该面向高速公路车流量预测的离散数据处理方法解决现有技术中面向高速公路车流量预测的离散数据处理时无法完全捕捉交通流量数据的空间特征和时间特征的问题。

主权项：1.一种面向高速公路车流量预测的离散数据处理方法，其特征在于，所述方法具体包括：获取一定数量的历史交通流量数据；构建交通流量预测模型，其中，所述交通流量预测模型包括依次相连的输入层、时空卷积层、离散预测层和输出层；通过所述输入层基于预设时段将交通流量数据划分为时间片，生成交通流量数据的节点，将所述节点的空间分布信息抽象为树结构，将所述树结构正则化为空间树矩阵；所述时空卷积层包括时间残差模块和树卷积网络，通过时间残差模块提取时间特征，通过树卷积网络提取空间特征，将所述时间特征和所述空间特征进行融合，得到时空特征；所述离散预测层包括离散分割模块和离散预测模块，通过离散分割模块将交通流量数据分解为离散量、变化趋势和离散基线，通过离散预测模块将所述离散量转换为高维离散特征；通过公式（4）计算时空特征提取结果的第t时间步长的变化趋势值； 公式（4）；式中，为时空特征提取结果的第t时间步长的变化趋势值，为输入数据，为用于捕捉交通数据的高频信息的高通滤波器，Q为下采样滤波器的下采样率；通过公式（5）计算离散预测模块输出结果中的第t个时间步长的高维离散特征； 公式（5）；式中，为离散预测模块的输出结果中的第t个时间步长的高维离散特征，为用于捕获交通数据的低频信息的低通滤波器；通过公式（6）计算拉普拉斯矩阵； 公式（6）；式中，为空间相关分析的拉普拉斯矩阵，为节点的度矩阵，为邻接矩阵；通过公式（7）计算图特征融合的结果； 公式（7）；式中，为图特征融合的结果，为可训练参数，为sigmoid函数，为t时刻输入数据；通过公式（8）计算离散预测模块的最终输出； 公式（8）；式中，为离散预测模块的最终输出，为t层的图更新门信息，为t-1层的输出，为t层的候选值向量；通过输出层将所述高维离散特征与时空特征进行融合，得到交通流量预测结果；将所述历史交通流量数据作为输入、交通流量预测结果作为输出，对所述交通流量预测模型进行训练，得到训练好的交通流量预测模型。

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百度查询： 青岛大学 青岛海信网络科技股份有限公司 面向高速公路车流量预测的离散数据处理方法及系统