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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明属于智能交通领域，涉及一种基于车辆微观信息的混合车流宏观演化规律模型构建方法，包括：S1.对高速公路隧道内部瓶颈路段场景中的混合车流进行车群划分，并选取建模参数；S2.对网联环境下所采集的车辆数据进行分层映射，形成多维特征矩阵；S3.利用卷积神经网络提取车辆状态特征矩阵，建立基于车辆微观信息的车流宏观演化规律模型。本发明解决了单一微观或宏观建模难以准确全面地刻画车流演化的问题，利用神经网络模型对空间矩阵数据的处理优势，提出和建立了一种有效降低瓶颈路段车辆量预测误差的规律模型。
主权项：1.一种基于车辆微观信息的混合车流宏观演化规律模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对高速公路隧道内部瓶颈路段场景中的混合车流进行车群划分，并选取建模参数；S2.对网联环境下所采集的车辆数据进行分层映射，形成多维特征矩阵；S3.利用卷积神经网络提取车辆状态特征矩阵，建立基于车辆微观信息的车流宏观演化规律模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于车辆微观信息的混合车流宏观演化规律模型构建方法
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