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专利信息

一种强化递阶学习驱动的时空交通流预测方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-609-9376-8588
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G08G1/01类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明提供的一种强化递阶学习驱动的时空交通流预测方法,充分利用相关路段在时间和空间上的相互关联,通过强化递阶学习网络动态模拟出非线性的、高维度的、随机的道路交通流演变模式,设计并实现了基于受限玻尔兹曼机模型的道路交通流特征提取,对录入层道路交通流数据进一步的降维,将降维后的道路交通流特征用SVM方法分类,得到最后的交通流预测结果,经过试验和实地检测表明,当样本可靠性在75％时,预测结果准确性在85.6％以上,当样本可靠性在90％时,预测结果准确性在96.3％以上,交通流预测的准确性和可靠性大幅提升,交通流预测方法的理论根基很强,交通流预测时效性好,预测结果实时性强,有广阔的应用空间。
附件下载：  (原始资料备查)

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