摘要
本发明公开了一种考虑高速公路服务区充电影响因素下的交通流状态估计方法,属于能源融合的交通流评价领域,包括:获取样本数据集,对样本数据集进行特征提取,得到样本数据集的时序特征;其中所述时序特征包括间接反映充电影响因素的指标;将样本数据集的时序特征进行时间间隔划分,得到输入序列样本;构建预测模型,根据输入序列样本通过数据增强方式对预测模型进行训练,训练过程中,所述预测模型的损失函数为动态加权损失函数;所述预测模型为表征交通流时序关系的深度学习模型;获取交通数据,通过训练好的预测模型对交通数据对应的时序特征进行预测,得到预测的交通流状态,能够实现精准的交通流状态估计。
技术关键词
时序特征
交通流状态
高速公路服务区
加权损失函数
样本
构建预测模型
估计方法
深度学习模型
序列
数据
速度
指标
动态
指数
时间段
网络
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