一种基于时空特性分析的短时交通流预测方法、系统及存储介质
申请号:CN202510597280
申请日期:2025-05-09
公开号:CN120611143A
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明涉及交通数据处理技术领域,公开了一种基于时空特性分析的短时交通流预测方法、系统、设备及存储介质,系统包括数据处理模块、时空特征挖掘模块、特征融合与模型构建模块和预测与结果展示模块,通过数据处理模块、时空特征挖掘模块、特征融合与模型构建模块和预测与结果展示模块的协同工作,全面、深入地分析交通流的时空特性,有效提高了预测精度,为交通管理决策提供更可靠的依据,引入多源外部数据并采用注意力机制进行特征融合,增强了模型对复杂交通影响因素的适应能力,使预测结果更贴合实际交通状况,可视化的结果输出方式,方便不同用户快速了解交通流的未来变化趋势,便于制定合理的出行和管理策略。
技术关键词
数据处理模块
卷积网络模型
长短期记忆网络
历史交通数据
交通数据处理技术
路段
注意力机制
短时交通流预测
缺失数据修复
网络图结构
深度特征提取
节点
交通流信息
K近邻算法
LSTM模型