【技术实现步骤摘要】
流量信息动态解析系统及方法
[0001]本专利技术涉及神经网络领域，尤其涉及一种流量信息动态解析系统及方法。
技术介绍
[0002]神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称“神经元”)和之间相互的联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数、激活函数(activation function)。每两个节点间的联接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
[0003]现有技术中，智慧城市已经成为城市管理的主要方向。然而，现有技术中，智慧城市的设计和管理严重依赖于历史数据以及基于历史数据的简单判断，这种判断模式必然带来预测数据的偏差，进而导致智慧城市未来管理策略的订制缺乏针对性。
技术实现思路
[0004]为了解决现有技术中的技术述问题，本专利技术提供了一种流量信息动态解析系统及方法，能够为不同目标城市订制不同的行政区域...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种流量信息动态解析系统，其特征在于，所述系统包括：分区检测设备，服务于目标城市，用于获取目标城市内每一行政区域在每一天各个整点时间段内分别对应的出租车存在数量；目标关联设备，与所述分区检测设备连接，用于建立所述目标城市内每一个行政区域与其关联的设定数量的多个行政区域之间的关联关系；第一建立设备，分别与所述分区检测设备和所述目标关联设备连接，用于建立Hopfield神经网络模型，所述Hopfield神经网络模型的输出信息为目标行政区域的目标整点时间段的出租车存在数据，所述Hopfield神经网络模型的设定数量的多个输入信息为与目标行政区域关联的设定数量的多个行政区域分别在上一天的目标整点时间段对应的多个出租车存在数量；第二建立设备，与所述第一建立设备连接，用于基于各个行政区域的在往日各个整点时间段内分别对应的出租车存在数量执行对所述Hopfield神经网络模型的多次学习操作；流量判断设备，与所述第二建立设备连接，用于将需要估算的行政区域关联的设定数量的多个行政区域分别在估算日期之前需要估算的整点时间段对应的多个出租车存在数量作为多次学习操作后的Hopfield神经网络模型的设定数量的多个输入信息，运行多次学习操作后的Hopfield神经网络模型以获得需要估算的行政区域在估算日期估算的整点时间段对应的出租车存在数量并作为出租车流量数据输出；其中，所述设定数量的数值与目标城市的行政区域的数量单调正向关联；其中，在所述第二建立设备中，目标城市的面积越小，选择的学习操作的次数越少。2.如权利要求1所述的流量信息动态解析系统，其特征在于，所述系统还包括：网络通信接口，与所述流量判断设备连接，用于将接收到的出租车流量数据与需要估算的行政区域对应的区域名称打包发送给城市管理服务器。3.如权利要求1
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2任一所述的流量信息动态解析系统，其特征在于：基于各个行政区域的在往日各个整点时间段内分别对应的出租车存在数量执行对所述Hopfield神经网络模型的多次学习操作包括：所述Hopfield神经网络模型的多次学习操作中，每一个行政区域至少被执行一次学习；其中，基于各个行政区域的在往日各个整点时间段内分别对应的出租车存在数量执行对所述Hopfield神经网络模型的多次学习操作包括：将选择行政区域的选择整点时间段的出租车存在数据作为输出信息，将与选择行政区域关联的设定数量的多个行政区域分别在上一天的选择整点时间段对应的多个出租车存在数量作为设定数量的多个输入信息，执行对所述Hopfield神经网络模型的单次学习操作。4.如权利要求1
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2任一所述的流量信息动态解析系统，其特征在于：建立所述目标城市内每一个行政区域与其关联的设定数量的多个行政区域之间的关联关系包括：针对所述目标城市内每一个行政区域，与其关联的设定数量的多个行政区域为到所述行政区域的距离小于等于设定长度阈值的多个行政区域；其中，针对所述目标城市内每一个行政区域，与其关联的设定数量的多个行政区域为到所述行政区域的距离小于等于设定长度阈值的多个行政区域包括：将两个行政区域分别对应的两个几何形状的形心位置相连，获得的线段长度为所述两个行政区域之间的距离。5.如权利要求1
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2任一所述的流量信息动态解析系统，其特征在于：
获取目标城市内每一行政区域在每一天各个整点时间段内分别对应的出租车存在数量包括：整点时间段指的是整点到下一个整点之间的时间区间。6.一种流量信息动...
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