[发明专利]一种基于缺失数据集的交通流量预测方法在审
| 申请号： | 201910040260.4 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109800915A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 赵生捷;姜倩云;史清江 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 陈源源 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于缺失数据集的交通流量预测方法，具体步骤如下：该方法通过改进的概率主成分分析(PPCA)先将缺失的数据补全，然后利用主成分分析(PCA)将每一个传感器记录的流量数据进行去趋势化，将去除主要趋势以后的偏差数据作为长短时记忆网络(LSTM)预测模型进行流量预测。与现有技术相比，本发明数据补全的效率高、更为准确，并且充分利用了传感器的历史数据进行全局考虑，可以有效提升预测的性能，提高交通流量预测的准确性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 交通流量预测 主成分分析 缺失数据 传感器记录 记忆网络 历史数据 流量数据 流量预测 偏差数据 预测模型 传感器 去除 概率 预测 全局 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于缺失数据集的交通流量预测方法，其特征在于，具体步骤如下：S1.获取传感器实时收集的包含缺失数据的交通数据集；S2.对交通数据集进行数据补全，得到补全数据集；S3.去除补全数据集中的交通流量主要趋势，得到偏差数据集；S4.将偏差数据集输入训练好的预测模型进行预测；S5.将预测结果加上先前去除的交通流量主要趋势，得到预测的交通流量。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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