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申请/专利权人：南京东控智能交通研究院有限公司
摘要：本发明涉及智慧交通技术领域，公开了一种基于深度学习与动态网络分析的交通流量预测系统及其应用方法，该系统包括传感器、数据获取模块、特征提取及预处理模块、动态图模型、混合深度学习预测模块、智能调控策略决策模块，利用深度学习技术和动态网络分析能力，系统采用物联网技术收集多源交通数据，结合时空特征提取算法构建反映交通流量变化规律的时空特征矩阵，进行时空动态图网络建模，融合长短时记忆网络与卷积神经网络构建预测架构，对节点嵌入进行序列到序列的预测，基于预测结果运用多目标优化算，智能动态调整；本发明精确预测未来交通流量，辅助决策者提前调度公共交通资源，合理安排避免高峰期交通拥堵，提升道路通行能力。
主权项：1.一种基于深度学习与动态网络分析的交通流量预测系统，其特征在于，所述基于深度学习与动态网络分析的交通流量预测系统包括传感器、数据获取模块、特征提取及预处理模块、动态图模型、混合深度学习预测模块、智能调控策略决策模块，其中，传感器，用于获取城市交通的信息，其中所述传感器部署于城市交通网络关键节点；数据获取模块，用于通过所述传感器采用物联网技术实时采集城市交通的多源交通数据；特征提取及预处理模块，用于对所述数据获取模块采集的信息进行预处理，并从时间、空间维度提取特征，构建时空特征矩阵；动态图模型，用于采用图注意力机制和图卷积运算，结合所述特征提取及预处理模块输出的时空特征矩阵，生成节点嵌入；混合深度学习预测模块，用于采用长短时记忆网络与卷积神经网络构建预测架构，对所述动态图模型输出的节点嵌入进行序列到序列的预测，捕捉序列的长期依赖和空间局部特征，输出预测结果；智能调控策略决策模块，用于根据所述混合深度学习预测模块输出的预测结果运用多目标优化算法，得到最佳调控策略，以动态调整交通信号控制策略、发布实时路况信息、建议行车路线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京东控智能交通研究院有限公司 一种基于深度学习与动态网络分析的交通流量预测系统及其应用方法
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