【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通、模糊理论、人工智能领域，尤其涉及面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法。
技术介绍
1、城市交通认知旨在通过研究人类和机器对交通系统的理解和决策过程，来提高交通系统的效率和安全性。而相对应的交通感知，则是对交通信息进行获取、处理和识别，一般利用传感器网络和机器学习算法来检测和识别车辆、行人和交通信号等。城市交通认知的相关研究包括交通理解和交通决策，在交通理解方面，研究主要集中在理解交通流的动态特性和交通系统的运行状态等方面，例如利用仿真模型和数据挖掘技术来分析交通拥堵的原因和规律；在交通决策方面，研究主要集中在利用感知和理解的结果来做出合理的决策，例如利用机器学习和优化算法来预测车辆行驶路线和速度等。其中，交通流预测在现代智能交通系统和城市交通认知中得到了越来越多的关注，它能及时有效地支持城市交通管理和风险评估，一般通过捕捉历史交通数据的时间和空间相关性来预测未来交通流。近年来，许多研究人员研究了交通预测系统的深度学习模型中的各种问题，包括使用深度神经网络、图神经网络、迁移学习和强化学习等，目前，卷积神经...
【技术保护点】
1.面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法，其特征在于包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法，其特征在于：所述步骤一中外部特征数据定义如下：
3.如权利要求1所述的面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法，其特征在于：所述步骤四中训练算法需设置相应的评估指标和超参数；
4.如权利要求1所述的面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法，其特征在于：所述步骤五完成交通流量的最终预测后，将使用基线模型和模型变体分别进行实验，并通过评估指标对比实验结果，最终将实验预测结果应用到...
【技术特征摘要】
1.面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法，其特征在于包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法，其特征在于：所述步骤一中外部特征数据定义如下：
3.如权利要求1所述的面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法，其特征在于：所述步骤四中训练算法需设置相应的评估指标和超参数；
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