一种智慧服务区车流量预测模型及应用方法

本发明涉及一种智慧服务区车流量预测模型及应用方法，涉及大数据技术领域，收集服务区各项数据，包括历史车流量数据、天气数据、主线流量数据，并对收集到的多维度数据进行预处理，将其存储在数据库中，读取数据库，得到历史的流量数据，将多维度数据输入CNN模型中，通过卷积层和池化层对数据进行特征提取，并将提取的特征输入BiLSTM模型中，进行数据预测，在完成预测后，引入Attention机制，针对每个特征与结果计算权重，通过权重反向影响BiLSTM模型，以优化模型，使用CNN‑BiLSTM‑Attention模型对整理后的数据进行训练，获取模型对车流量的预测结果，并将其传入服务区管控平台，对服务区进行管控。