摘要
本发明涉及交通数据处理技术领域,公开了一种基于时空特性分析的短时交通流预测方法、系统、设备及存储介质,系统包括数据处理模块、时空特征挖掘模块、特征融合与模型构建模块和预测与结果展示模块,通过数据处理模块、时空特征挖掘模块、特征融合与模型构建模块和预测与结果展示模块的协同工作,全面、深入地分析交通流的时空特性,有效提高了预测精度,为交通管理决策提供更可靠的依据,引入多源外部数据并采用注意力机制进行特征融合,增强了模型对复杂交通影响因素的适应能力,使预测结果更贴合实际交通状况,可视化的结果输出方式,方便不同用户快速了解交通流的未来变化趋势,便于制定合理的出行和管理策略。
技术关键词
数据处理模块
卷积网络模型
长短期记忆网络
历史交通数据
交通数据处理技术
路段
注意力机制
短时交通流预测
缺失数据修复
网络图结构
深度特征提取
节点
交通流信息
K近邻算法
LSTM模型
系统为您推荐了相关专利信息
优化管理系统
能耗预测模型
实时数据
关系网络
识别异常数据
发电量
配额分配方法
可再生能源
排放量
SCADA系统
信息预测系统
数字仿真系统
供水管路
子模块
水头