摘要
本发明涉及交通预测技术领域,公开了一种基于多元数据融合的城市交通流量预测方法及系统,该方法包括:获取城市交通的历史数据;对历史数据进行预处理和特征提取,得到关键特征;基于关键特征建立城市交通预测模型;获取当前时刻的实时数据和下一时刻的未来数据,根据实时数据确定城市交通的当前预测流量数据;将所述当前预测流量数据与实时交通流量数据进行对比,根据对比结果确定城市交通预测模型的精度符合要求;基于城市交通预测模型,根据未来数据对城市交通流量进行预测,得到预测城市交通流量数据。本发明提高了预测的准确性,能够有效应对各种突发情况对城市交通流量的影响。
技术关键词
城市交通流量
多层神经网络模型
实时数据
交通流量预测
交通预测技术
正则化参数
特征提取模块
精度
数据获取模块
预测系统
天气
数值
指标
非线性
误差
车道
系统为您推荐了相关专利信息
协同系统
公共对象请求代理
数据传输方法
节点
身份
可燃气体监测
可燃气体传感器
可燃气体浓度值
油烟
时间序列模型
新能源场站
发电设备
实时数据
异常数据
溯源信息
销量预测模型
动态数据集
数据处理方法
数据分布特征
节假日信息