摘要
本发明公开了一种基于人工智能的低空交通流量预测方法与系统,包括:获取完整交通流量数据集;基于完整交通流量数据集获得各类低空飞行器对应的交通流量权重系数;基于完整交通流量数据集和对应的天气因素数据集获得天气影响权重系数;基于完整交通流量数据集获得假日活动交通流量数据集,并进一步计算得到假日影响权重系数;获取目标区域多因素历史数据,通过计算每个因素对应历史数据的方差对以上多种权重系数进行校正;根据校正后的权重系数构建每个因素对应的交通流量预测子模型并进行训练;基于训练后的模型获得低空交通流量预测值。本发明通过综合考虑飞行器类别、天气条件、节假日活动等多种因素,实现了更精准的低空交通流量预测。
技术关键词
交通流量预测方法
低空飞行器
天气
交通流量预测系统
加权平均法
校正
历史流量数据
时间段
分析模块
训练集
模型更新
能见度
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参数
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