一种基于深度学习的高速公路收费站应急管控方法及系统

本发明涉及交通管理技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的高速公路收费站应急管控方法及系统。所述方法，包括获取车辆数据信息，包括获取高速路段历史车辆数据和实时车辆数据，对获取的车辆数据进行预处理，包括对获取的车辆数据进行清洗和平滑处理，并对处理后的车辆数据进行归一化操作；基于预处理后的车辆数据进行预测模型的构建，根据构建完成的预测模型进行模型训练，将获取的实时车辆数据输入至训练完成的预测模型，得到未来时间内车流量的预测结果；根据预测结果生成应急管控策略，本发明能够实时获取车辆数据并及时输入训练完成的预测模型，从而最大限度地缓解交通拥堵，提高通行效率。