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申请/专利权人：中南大学

摘要：本申请涉及智能交通技术领域，提供了一种交通流预测方法、装置、设备及介质。该交通流预测方法包括：根据行驶轨迹对应的多个路段，将行驶轨迹分割为多个路段轨迹，并基于每两个路段轨迹之间的连接关系，从所有路段轨迹中确定出多个真实路段轨迹；根据所有真实路段轨迹，获取目标区域内每个路段在个时间段的交通流量；对每个路段在所有时间段的交通流量进行特征提取，得到每个路段的交通流特征；构建路网拓扑树，并基于路网拓扑树获取每个路段的树矩阵；基于所有路段的树矩阵和所有路段的交通流特征对每个路段在未来多个时间段的交通流量进行预测，得到目标区域的交通流量预测结果。本申请的交通流预测方法能提高交通流预测的精确度。

主权项：1.一种交通流预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域内每两个路段之间的连接关系，以及多个车辆在个时间段的行驶轨迹；第个时间段的截止时间点为当前时刻；分别针对每个所述行驶轨迹，根据所述行驶轨迹对应的多个路段，将所述行驶轨迹分割为多个路段轨迹，并基于每两个路段轨迹之间的连接关系，从所有路段轨迹中确定出多个真实路段轨迹；根据所有真实路段轨迹，获取所述目标区域内每个路段在个时间段的交通流量；对每个所述路段在所有时间段的交通流量进行特征提取，得到每个所述路段的交通流特征；构建路网拓扑树，并基于所述路网拓扑树获取每个路段的树矩阵；所述路网拓扑树的多个节点与多个路段一一对应，每两个节点之间的边表示对应的两个路段之间的连接关系；基于所有路段的树矩阵和所有路段的交通流特征对每个所述路段在未来多个时间段的交通流量进行预测，得到所述目标区域的交通流量预测结果；其中，所述对每个所述路段在所有时间段的交通流量进行特征提取，得到每个所述路段的交通流特征，包括：通过公式： 计算第个路段的交通流特征；其中，表示所述第个路段的查询向量矩阵的维度，，表示所述目标区域的路段数量，，表示时间段的数量，表示矩阵的转置运算，表示所述第个路段在第个时间段的交通流量的查询向量，表示所述第个路段在第个时间段的交通流量的键向量，表示所述第个路段在第个时间段的交通流量的值向量： 其中，表示查询向量矩阵，表示键向量矩阵，表示值向量矩阵，、和均为权重矩阵，表示第1个路段在第1个时间段的交通流量的查询向量，表示第个路段在第1个时间段的交通流量的查询向量，表示所述第1个路段在第个时间段的交通流量的查询向量，表示所述第个路段在第个时间段的交通流量的查询向量，表示所述第1个路段在第1个时间段的交通流量的键向量，表示所述第个路段在第1个时间段的交通流量的键向量，表示所述第1个路段在第个时间段的交通流量的键向量，表示所述第个路段在第个时间段的交通流量的键向量，表示所述第1个路段在第1个时间段的交通流量的值向量，表示所述第个路段在第1个时间段的交通流量的值向量，表示所述第1个路段在第个时间段的交通流量的值向量，表示所述第个路段在第个时间段的交通流量的值向量，表示交通流量矩阵： 其中，表示所述第1个路段在第1个时间段的交通流量，表示所述第个路段在第1个时间段的交通流量，表示所述第1个路段在第个时间段的交通流量，表示所述第个路段在第个时间段的交通流量。

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权利要求：

百度查询： 中南大学 一种交通流预测方法、装置、设备及介质