【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、货物流动能力能够反映一个区域的经济活跃度和基础设施发展水平。高效的物流系统表明区域内的生产、供应链管理和市场交易频繁，这不仅降低了企业运营成本，还促进了经济增长。
2、此外，货物流动能力直接影响区域的对外贸易和经济一体化程度。一个物流畅通的区域更容易融入全球市场，与周边区域形成良好的经济协作关系，提升其在全球供应链中的地位和影响力。
3、最后，货物流动能力还与社会福利和生活质量密切相关。高效的物流系统确保居民获得生活必需品，丰富消费选择，同时也表明区域在推动可持续发展方面的努力，对长期经济和社会发展具有积极作用。
4、通过预测当地货物流动情况，及时采取措施稳定当地经济发展，成为目前城市经济管理的一个重要方向。
5、现有技术中，申请号为cn201911157047.8，公开了一种高速公路货物运输量和地区gdp耦合关系分析的方法：包括如下步骤：s1.以设定的统计周期收集高速公路收费数据，构建用于公路网货物运输统计的历史数据库；s2.数据预处理，计算高速公路网中的货运量与货运周转...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的高速公路运输对发展指标影响的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高速公路运输对发展指标影响的分析方法，其特征在于，所述步骤1中采集的货车的历史通行信息包括，货车驶出收费站的载重a、驶出时间c、重新驶入的时间d，并依据货车的载货类型对于货车进行分类，确定每个货车的类型g，所述待分析地区的历史地区交通运输业产值数据记为p，所述周期序号记为t；
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的高速公路运输对发展指标影响的分析方法，其特征在于，所述步骤2采用LSTM模型进行训练，输入层接受货车...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的高速公路运输对发展指标影响的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高速公路运输对发展指标影响的分析方法，其特征在于，所述步骤1中采集的货车的历史通行信息包括，货车驶出收费站的载重a、驶出时间c、重新驶入的时间d，并依据货车的载货类型对于货车进行分类，确定每个货车的类型g，所述待分析地区的历史地区交通运输业产值数据记为p，所述周期序号记为t；
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的高速公路运输对发展指标影响的分析方法，其特征在于，所述步骤2采用lstm模型进行训练，输入层接受货车的载重a、驶出时间c和货车类型g，输出层为货车重新驶入时间d，使用均方误差mse作为损失函数，使用adam优化器进行模型训练，最终得到训练后的转运时间模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的高速公路运输对发展指标影响的分析方法，其特征在于，所述步骤3包括获取待分析地区内当前所处周期t0内所有货车驶出收费站的实际载重a0和实际驶出时间c0...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄辉，邓炜，孙雳，李杰，朱昀，凌佳佳，
申请(专利权)人：安徽交通数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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