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申请/专利权人：广东交通职业技术学院
摘要：本发明提供了一种基于LSTM的短时路网MFD参数预测方法，属于交通状态预测领域。包括：以短时路网MFD参数中的路网加权流量qw、路网加权密度kw两个参数作为预测目标分别创建各自的LSTM模型，以确定损失函数；初始化损失函数中的参数，并对损失函数中的参数进行不断更新，直至损失函数收敛完成模型训练；利用多目标优化算法GAMOPSO建立多目标优化模型，将模型训练的数据导入多目标优化模型中进行预测，获得最佳的两组LSTM结构及超参数，并将其应用，以获得最佳路网加权流量qw、路网加权密度kw两个参数组合，即为最终预测的结果。通过本发明能够精准预测短时路网MFD的参数，有效避免过于集计性的缺陷，以及时发现潜在的交通状态，提高出行效率。
主权项：1.基于LSTM的短时路网MFD参数预测方法，其特征在于，包括：以短时路网MFD参数中的路网加权流量qw、路网加权密度kw两个参数作为预测目标分别创建各自的LSTM模型，以确定损失函数；初始化损失函数中的参数，并对损失函数中的参数进行不断更新，直至损失函数收敛完成模型训练；利用多目标优化算法GAMOPSO建立多目标优化模型，将模型训练的数据导入多目标优化模型中进行预测，获得最佳的两组LSTM结构及超参数，以获得最佳路网加权流量qw、路网加权密度kw两个参数组合，即为最终预测的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东交通职业技术学院 基于LSTM的短时路网MFD参数预测方法
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