一种基于云边协同训练的分布式交通流预测方法

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一种基于云边协同训练的分布式交通流预测方法
申请号:CN202411087560
申请日期:2024-08-09
公开号:CN118644988B
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
一种基于云边协同训练的分布式交通流预测方法,包括:构建交通流混合预测模型,通过各道路节点部署的边缘服务器对本地交通流数据进行预处理,得到时间序列,然后利用时间序列对交通流混合预测模型进行本地训练,得到本地模型参数;基于云边协同训练策略,边缘服务器将本地模型参数上传到云端服务器进行聚合,然后云端服务器将聚合后的模型参数下发到各个边缘服务器,以进行下一轮本地训练,如此迭代训练,直至各个边缘服务器的交通流混合预测模型均达到损失函数最小化,从而完成交通流混合预测模型的训练;各边缘服务器利用训练好的交通流混合预测模型进行交通流预测。本发明能够减小云端服务器的计算压力,满足交通流预测的实时性。
技术关键词
混合预测模型 交通流预测方法 云端服务器 长短期记忆网络 记忆单元 输出特征 序列 参数 模块 编码器 分段 解码器 融合特征 策略 数据
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