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本发明公开了一种基于弹性学习框架的交通预测方法及系统,属于智能交通领域。方法包括:获取交通流数据、道路交通事件数据、路网数据等交通数据,构建多源异构的交通数据底盘,并根据路段连接关系建立路网图;利用深度学习算法分别搭建时空注意力子模型、时空卷积子模型、交通事件子模型,构建弹性学习框架;利用线下历史数据训练预测模型,获取模型最优参数;将交通数据底盘中的线上实时数据输入优化后的弹性学习框架,实现考虑道路交通事件的交通预测。本发明提供系统实现了上述方法。本发明技术方案考虑道路交通事件对路网交通的影响,
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112216101 A
(43)申请公布日 2021.01.12
(21)申请号 202010932785.1
(22)申请日 2020.09.08
(71)申请人 吉林大学
地址 13
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