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一种基于门控循环单元的收费站下道流量预测方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202010560045.X
  • IPC分类号:G08G1/01;G08G1/065;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00
  • 申请日期:
    2020-06-18
  • 申请人:
    重庆大学
著录项信息
专利名称一种基于门控循环单元的收费站下道流量预测方法
申请号CN202010560045.X申请日期2020-06-18
法律状态实质审查申报国家暂无
公开/公告日2020-10-16公开/公告号CN111785018A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G08G1/01IPC分类号G;0;8;G;1;/;0;1;;;G;0;8;G;1;/;0;6;5;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;0查看分类表>
申请人重庆大学申请人地址
重庆市沙坪坝区沙正街174号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人重庆大学当前权利人重庆大学
发明人孙棣华;赵敏;张强;吴霄;曹文梦;陈星州;蒋陈虎;廖春山
代理机构北京汇泽知识产权代理有限公司代理人武君
摘要
本发明公开了一种基于门控循环单元的收费站下道流量预测方法,预测方法包括以下内容:S1:采集对应收费站的历史数据,构成收费站下道流量时间序列,并将时间序列分为训练集和测试集;S2:采用训练集中的数据建立初始门控循环单元模型;S3:利用蝗虫优化算法对初始门控循环单元模型的参数进行优化,得到门控循环单元流量预测模型的最佳参数组合;S4:利用最佳参数组合,构建门控循环单元模型,得到下一时刻收费站的流量预测结果。本发明利用循环门控单元网络对收费站下道流量时间序列数据进行训练,深入挖掘了数据点之间的相关性以及潜在本质特征,解决了线性模型无法应对交通流随机性和不稳定性的问题,同时利用蝗虫优化算法对门控循环网络的参数选择进行了优化,解决模型训练过程中的参数选择问题,提高了最终的预测结果的精度。

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