摘要
本发明提供一种轻量化的分布式交通流预测方法及系统。包括:根据路网全局图确定截断边索引,并根据路网全局图和子图的预设个数,将交通时间序列数据进行划分,得到多个子图的时间序列数据;将路网全局图和交通时间序列数据,输入预训练好的教师模型,输出预测结果;将多个子图的时间序列数据分别输入对应的学生模型,输出子图局部特征和局部预测数据;根据截断边索引,利用全局模型生成全局特征;根据全局特征和子图局部特征,利用全局模型生成全局预测结果;将目标局部交通数据和目标子图,输入预训练好的交通流预测模型,使预训练好的交通流预测模型输出预测的交通流量和交通速度。这样,易于实现轻量化部署和提升边界节点和交通流的预测精度。
技术关键词
交通流预测模型
交通流预测方法
解码模块
编码模块
数据
节点
索引
时间序列模型
学生
教师
交通流预测系统
门控循环神经网络
循环神经网络模型
社区发现算法
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
仿真模型
输入输出接口模块
数据处理模块
接口适配器
仿真系统
组织切片图像
宫颈
轮廓信息
像素点
损失函数优化
蕾丝
检索系统
图像匹配
数据采集层
图像增强模块