【技术实现步骤摘要】
本公开涉及趋势预测，具体涉及交通流趋势预测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着城市化的加速发展和汽车工业的发展，道路承载能力与交通需求之间的矛盾日益尖锐，交通拥堵日益严重，极大地阻碍了出行。因此，减少交通拥堵和提高行驶效率成为交通管制的重中之重的任务。更准确地交通流量预测不仅有助于有关部门采取更准确的流量控制措施，而且为规划人员流动路线提供更可靠的参考。目前，现有的交通流趋势预测方法较少地考虑到时间对于交通趋势的影响，同时忽略交通异常数据对交通趋势的影响，导致数据预测准确性较低。
2、综上所述，现有技术中存在由于交通流趋势预测精确度较低，导致交通管理的效率较低的技术问题。
技术实现思路
1、本公开提供了交通流趋势预测方法、系统、设备及存储介质，用以解决现有技术中存在由于交通流趋势预测精确度较低，导致交通管理的效率较低的技术问题。
2、根据本公开的第一方面，提供了交通流趋势预测方法，包括：采集获取目标道路的采集时间记录集和交通流记录集；所述采集时间记录集进...
【技术保护点】
1.交通流趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述采集时间记录集进行序列化处理，获取采集时间记录序列，方法包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述序列化处理结果的时间端节点进行非重复处理，获取所述采集时间记录序列，方法包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述采集时间记录序列和所述交通流记录集输入所述交通流趋势预测模型进行训练，获取训练后的所述交通流趋势预测模型，方法包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集实时时间数据输...
【技术特征摘要】
1.交通流趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述采集时间记录集进行序列化处理，获取采集时间记录序列，方法包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述序列化处理结果的时间端节点进行非重复处理，获取所述采集时间记录序列，方法包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述采集时间记录序列和所述交通流记录集输入所述交通流趋势预测模型进行训练，获取训练后的所述交通流趋势预测模型，方法包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集实时时间数据输...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，霍建杰，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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