【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通控制，具体为基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和交通需求的持续增长，交通拥堵问题日益严重，对人们的出行效率和城市运行效率产生了严重影响，为了有效缓解交通拥堵，提高道路通行能力，交通流诱导系统应运而生，现有的交通流诱导系统通常采用传统的数据处理和预测方法，如时间序列分析、机器学习算法等，然而，这些方法在处理大规模、高维度的交通数据时，往往存在计算效率低、预测精度不足等问题，同时，这些方法难以有效捕捉交通数据的时空特性，即交通数据在空间和时间上的相互关联和依赖关系。
2、近年来，深度学习技术的发展为交通流诱导系统提供了新的解决方案，特别是卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）及其变体（如长短期记忆网络lstm）等深度学习模型，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，这些模型具有强大的特征提取和模式识别能力，能够处理大规模、高维度的数据，并捕捉数据中的复杂模式和关联关系。
3、然而，现有的基于深度学习的交通流诱导系统仍存在一些不足...
【技术保护点】
1.基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：初步划分行驶车辆为已知导航信息车辆和未知导航信息车辆，包括：
3.根据权利要求2所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：对已知导航信息车辆，判断其当前位置是否偏离导航路径，包括：
4.根据权利要求1所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：生成交通流量预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：初步划分行驶车辆为已知导航信息车辆和未知导航信息车辆，包括：
3.根据权利要求2所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：对已知导航信息车辆，判断其当前位置是否偏离导航路径，包括：
4.根据权利要求1所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：生成交通流量预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的基于卷积去噪自编码的交通流诱导监测方法，其特征在于：使用联合...
【专利技术属性】
技术研发人员：张旭东，
申请(专利权)人：陕西科尔沁信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。