T CI 154—2023 深度学习驱动的智慧交通数据挖掘预测技术规范.pdfVIP

ICS35.240.99

CCSL73

团体标准

T/CI154—2023

深度学习驱动的智慧交通数据挖掘预测技

术规范

Deeplearningdrivendataminingandpredictivetechnologyspecificationfor

intelligenttraffic

2023-09-28发布2023-09-28实施

中国国际科技促进会发布

目次

前言II

1范围1

2规范性引用文件1

3术语和定义1

4缩略语1

5智慧交通数据挖掘预测技术2

6数据采样与预处理2

7基于深度学习的挖掘算法3

8智慧交通应用场景6

9数据挖掘预测性能评估指标7

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由南方科技大学提出。

本文件由中国国际科技促进会归口。

本文件起草单位：南方科技大学、长春理工大学、中国第一汽车集团有限公司、北京大学、华为技

术有限公司、浪潮集团有限公司、同济大学、天津大学、华南理工大学、北京交通大学、重庆大学、北

京嘀嘀无限科技发展有限公司、北京高科中创科学技术中心、西南交通大学、桂林电子科技大学、中国

检验认证集团深圳有限公司、深圳市骏嘉科技发展有限公司、深圳市铠硕达科技有限公司、深圳浑沌数

字化实验室科技有限公司、深圳树米网络科技有限公司、汕头大学、吉林省卡思特科技有限公司、吉林

省中云数讯股份有限公司、超智研发中心（深圳）有限公司、碳猎研发中心（深圳）有限公司、深圳安

视信息技术有限公司、苏州奇盈半导体科技有限公司、维旭长电科技（深圳）有限公司。

本文件主要起草人：宋轩、尹渡、张博渊、邓捷文、邓锦亮、张凌宇、胡清华、张智军、金一、

李浥东、贾云健、滕飞、吴国斌、梁舰、王涛、张昕、宋小龙、刘妍、周时莹、李长龙、孙

宗姚、王中一、谢奕、高亮、陈欣、陈瑶、袁飞。

深度学习驱动的智慧交通数据挖掘预测技术规范

1范围

本文件规定了智慧交通数据挖掘预测技术的数据采样、数据预处理、挖掘算法，描述了智慧交通应

用场景，提出了数据挖掘预测性能评估指标要求。

本文件适用于基于深度学习的智慧交通数据挖掘预测。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T5271.34-2006信息技术词汇第34部分:人工智能神经网络

GB/T34678-2017智慧城市技术参考模型

GB/T35295-2017信息技术大数据术语

GB/T37043-2018智慧城市术语

GB/T41867-2022信息技术人工智能术语

3术语和定义

GB/T5271.34-2006、GB/T34678-2017、GB/T35295-2017、GB/T37043-2018、GB/T41867-2022

界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

邻接矩阵adjacentmatrix

用以表示交通图数据中不同节点的空间相关性权重的二维正方形矩阵。

3.2

欧式euclidean

符合现实物理世界定义的距离评判标准。

3.3

膨胀卷积dilat