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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司
摘要：本发明涉及计算机技术领域，公开了道路交通流预测模型构建、预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取与预设道路类型对应的第一交通流样本数据集；将位置数据和时间数据，输入至预配置的物理约束神经网络模型中，对该模型进行迭代训练，获取总损失函数值；当总损失函数值符合预设停止迭代条件时，停止迭代训练，获取最优的物理约束网络模型。该模型中结合了神经网络模型、与预设类型道理对应的预设类型交通流方程和物理约束，可以更好地适应不同的交通情况和道路条件，具有一定的泛化能力，提高道路交通流预测模型的通用性和可靠性。
主权项：1.一种道路交通流预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取与预设道路类型对应的第一交通流样本数据集，所述第一交通流样本数据集包括车辆所处位置的位置数据、所述车辆所处位置对应的时间数据、与所述时间数据对应的车流密度数据和车辆速度数据；将所述位置数据和所述时间数据，输入至预配置的物理约束神经网络模型中，对所述物理约束神经网络模型进行迭代训练，获取总损失函数值，其中，所述物理约束神经网络模型包括全连接神经网络模型、预设类型的交通流方程以及与所述交通流方程对应的封闭条件模型，所述全连接神经网络模型用于基于所述位置数据和所述时间数据，生成预测车辆速度数据和预测车流密度数据，并基于所述预测车辆速度数据、所述预测车流密度数据、与所述时间数据对应的车辆速度数据和车流密度数据，生成第一阶损失函数值；所述预设类型的交通流方差和所述封闭条件模型，用于基于所述车辆速度数据、所述车流密度数据、所述位置数据和所述时间数据，生成第二阶损失函数值，所述第一阶损失函数值和所述第二阶损失函数值构成总损失函数值；当所述总损失函数值符合预设停止迭代条件时，停止迭代训练，获取最优的物理约束网络模型。
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百度查询： 苏州元脑智能科技有限公司 道路交通流预测模型构建、预测方法、装置、设备及介质
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