摘要
本发明公开了一种基于大数据的城市道路交通出入口影响评价方法,涉及城市交通管理技术领域,包括构建交通特征向量;基于交通特征向量构建城市道路交通网络拓扑图,提出动态权重图嵌入算法,建立路网关联映射模型;对路网关联映射模型应用基于注意力机制的图神经网络算法,进行道路节点影响因子评估,量化分析道路出入口影响程度;融合影响因子评估结果,采用跨域集成学习方法构建多维度交通影响评价模型;根据所述多维度交通影响评价模型的的性能评估结果,通过智能推荐算法生成城市道路交通出入口优化决策建议,完成交通网络节点精准调度。本发明基于强化学习开发了智能推荐算法,为交通管理决策提供了可靠的优化建议。
技术关键词
智能推荐算法
网络拓扑特征
集成学习方法
交通流特征
评价方法
网络结构特征
时间变化特征
生成城市
节点特征
路网结构
注意力机制
动态
神经网络模型
空间分布特征
大数据
城市交通管理技术
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深度学习模型训练
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留胚米
品质评价模型
指标
成分分析
品质评价方法
XGBoost算法
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决策方法
运动状态信息
车辆运行轨迹
语义特征
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局部视觉特征