【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法及系统。
技术介绍
1、随着交通运输业的快速发展，公路服务区作为高速公路网络中的重要节点，其运营效率和服务质量直接影响到旅客的出行体验和道路运输的安全顺畅。为了提升公路服务区的运营水平，对服务区内的交通流进行准确分析并据此制定科学的运营策略显得尤为重要。
2、传统的公路服务区运营策略往往依赖于人工经验和历史数据，这种方法存在主观性强、时效性差等不足。随着大数据和人工智能技术的兴起，利用神经网络等机器学习技术对交通流进行预测和分析成为了一种新的趋势。然而，现有的交通流分析方法大多仅依赖于单一的监督学习或无监督学习方法，存在一定的局限性。
3、监督学习方法需要大量的标注数据来训练模型，而标注数据的获取往往耗时耗力，且标注质量对模型性能有较大影响。无监督学习方法则不需要标注数据，但其在缺乏先验知识的情况下，难以准确预测交通流的具体状态。因此，如何结合监督学习和无监督学习的优点，提高交通流分析的准确性和效率，成为了一个亟待解决的问题。p>
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【技术保护点】
1.一种基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，在所述将所述无监督样例交通流监控数据子序列分别加载至预先完成参数优化的候选神经网络和待优化交通流分析网络之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，网络预测结果包括状态描述知识概率分布和至少一个流转预测数据；所述状态描述知识概率分布表示依据相应神经网络预测的样例交通流监控数据的服务区状态描述标签的预测概率分布；
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【技术特征摘要】
1.一种基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，在所述将所述无监督样例交通流监控数据子序列分别加载至预先完成参数优化的候选神经网络和待优化交通流分析网络之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，网络预测结果包括状态描述知识概率分布和至少一个流转预测数据；所述状态描述知识概率分布表示依据相应神经网络预测的样例交通流监控数据的服务区状态描述标签的预测概率分布；
4.根据权利要求3所述的基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，所述依据所述基础交通流分析网络的预测结果与相应服务区状态描述知识之间的误差，以及候选神经网络的预测结果与所述基础交通流分析网络的预测结果的之间的误差，对所述基础交通流分析网络进行优化，生成所述待优化交通流分析网络，包括：
5.根据权利要求2所述的基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方法，其特征在于，存在多个网络架构或者神经元权重信息不同的基础交通流分析网络时，所述依据所述基础交通流分析网络的预测结果与相应服务区状态描述知识之间的误差，以及候选神经网络的预测结果与所述基础交通流分析网络的预测结果的之间的误差，对所述基础交通流分析网络进行优化，生成所述待优化交通流分析网络，包括：
6.根据权利要求3所述的基于交通流分析的公路服务区运营策略生成方...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵梦婕，朱子林，白皓，
申请(专利权)人：四川高速公路建设开发集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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