一种基于路网有向图和并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于路网有向图和并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法。其发明专利技术内容主要包括：(1)基于交通路网有向图的枢纽节点判别方法；(2)基于并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法。通过辨别交通路网枢纽节点并训练枢纽节点交通流量预测模型，来实现交通枢纽节点流量高精度预测。来实现交通枢纽节点流量高精度预测。来实现交通枢纽节点流量高精度预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于路网有向图和并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法


[0001]本专利技术涉及深度学习与智慧交通
，一种基于路网有向图和并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着经济的迅速发展和城镇化进程的加快，全国机动车保有量显著增加。截至2020年6月，全国机动车保有量达3.6亿辆，其中汽车2.7亿辆，机动车驾驶人4.4亿人。随着机动车保有量快速上升，交通拥堵问题日益严重，已成为发达国家和发展中国家亟待解决的问题之一。交通枢纽节点作为交通网络结构中交通转换的关键节点，其通行能力的强弱直接关系着交通区域路网的服务水平。因而如果能对交通枢纽节点的车流量进行准确预测可为缓解交通拥堵问题提供有利参考，也可为相关人员出行规划提供有效帮助。因此，如何结合深度学习技术，准确地预测交通枢纽节点流量，从而改善交通拥堵状况，是十分紧迫且具有现实意义的。
[0003]交通枢纽节点流量预测应用广泛，目前主要分为三类预测方法：基于统计学的预测方法、基于机器学习的预测方法和基于深度学习的预测方法。基于统计学的预测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于路网有向图和并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法，其特征包括：(1)基于交通路网有向图的枢纽节点判别方法；(2)基于并联长短时记忆网络的交通枢纽节点流量预测方法。2.根据权利要求1所述的基于交通路网有向图的枢纽节点判别方法，其特征在于：针对交通枢纽节点流量预测问题，需在建模之前判别出交通路网中的全部枢纽节点路段，基于交通路网拓扑结构构建交通路网有向无权图，计算出路网有向图中所有节点的出度和入度，用于反映各个路段节点汇聚分散密集程度，并设置阈值Thr，当Thr大于等于3时，该节点对应的路...

【专利技术属性】
技术研发人员：于明霞，秦拯，张吉昕，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：