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一种智慧服务区车流量预测模型及应用方法 

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申请/专利权人:北京华录高诚科技有限公司

摘要:本发明涉及一种智慧服务区车流量预测模型及应用方法,涉及大数据技术领域,收集服务区各项数据,包括历史车流量数据、天气数据、主线流量数据,并对收集到的多维度数据进行预处理,将其存储在数据库中,读取数据库,得到历史的流量数据,将多维度数据输入CNN模型中,通过卷积层和池化层对数据进行特征提取,并将提取的特征输入BiLSTM模型中,进行数据预测,在完成预测后,引入Attention机制,针对每个特征与结果计算权重,通过权重反向影响BiLSTM模型,以优化模型,使用CNN‑BiLSTM‑Attention模型对整理后的数据进行训练,获取模型对车流量的预测结果,并将其传入服务区管控平台,对服务区进行管控。

主权项:1.一种智慧服务区车流量预测模型及应用方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤101、收集服务区各项数据,包括历史车流量数据、天气数据、主线流量数据,并对收集到的多维度数据进行预处理,将其存储在数据库中;步骤102、读取数据库,得到历史的流量数据,将多维度数据输入CNN模型中,通过卷积层和池化层对数据进行特征提取;步骤103、将步骤102提取的特征输入BiLSTM模型中,进行数据预测;步骤104、在完成预测后,引入Attention机制,针对每个特征与结果计算权重,通过权重反向影响BiLSTM模型,以优化模型;步骤105、使用CNN-BiLSTM-Attention模型对整理后的数据进行训练,获取模型对车流量的预测结果,并将其传入服务区管控平台,对服务区进行管控。

全文数据:

权利要求:

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