公开(公告)号：CN108615360B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN201810431068.3

申请日：2018-05-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘志远 ,  程启秀 ,  刘洋 ,  魏薇 ,  俞俊 ,  李喆康

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的交通需求逐日演变预测方法，根据需求预测区域内各小区之间的手机信令数据，构建某时间段内交通出行的生成吸引OD矩阵，利用机器学习中深度学习的方法，建立循环神经网络模型和特征级融合神经网络模型，从而预测该区域逐日演变的动态交通需求量，并且充分考虑了时间和空间的内在关联性。本发明提出循环神经网络模型和特征级融合神经网络模型，对于短期动态交通需求预测有着很高的灵活性及准确度。

公开(公告)号：CN108615360A

公开(公告)日：2018-10-02

申请号：CN201810431068.3

申请日：2018-05-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘志远 ,  程启秀 ,  刘洋 ,  魏薇 ,  俞俊 ,  李喆康

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的交通需求逐日演变预测方法，根据需求预测区域内各小区之间的手机信令数据，构建某时间段内交通出行的生成吸引OD矩阵，利用机器学习中深度学习的方法，建立循环神经网络模型和特征级融合神经网络模型，从而预测该区域逐日演变的动态交通需求量，并且充分考虑了时间和空间的内在关联性。本发明提出循环神经网络模型和特征级融合神经网络模型，对于短期动态交通需求预测有着很高的灵活性及准确度。