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摘要：本发明公开了一种交通态势预测方法及装置。所述方法包括：获取第一交通流量，所述第一交通流量为第一时段内已测量得到的交通流量。根据所述第一交通流量和第一神经网络模型，获得交通态势的预测结果，所述第一神经网络模型是基于第二神经网络和交通数据集训练得到的，所述第一神经网络模型的输入为所述第一交通流量，所述第一神经网络模型的输出为所述交通态势的预测结果。由于本发明实施例中，对于不同地区的交通数据集，训练优化器会通过学习给定地区交通数据集中的地区特征，动态调整第二父神经网络中控制第二子神经网络输出占比的权重值，并为给定的地区生成最适合该地区的第一神经网络模型，可以达到因地制宜的效果。

主权项：1.一种交通态势预测方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：获取第一交通流量，所述第一交通流量为第一时段内已测量得到的交通流量；根据所述第一交通流量和第一神经网络模型，获得交通态势的预测结果，所述第一神经网络模型是基于第二神经网络和交通数据集训练得到的，所述第一神经网络模型的输入为所述第一交通流量，所述第一神经网络模型的输出为所述交通态势的预测结果；所述第一神经网络模型包括n个父神经网络，所述第二神经网络模型包括n个父神经网络，n为正整数；其中，所述第一神经网络模型中的第一父神经网络包括k个第一子神经网络，所述第二神经网络模型中的第二父神经网络包括m个第二子神经网络，m、k为正整数；所述第二父神经网络包括两种网络权重，分别为：一个维度为m的网络权重向量α，和m个第二子神经网络的自身网络权重；所述网络权重向量α中第i个分量α与第i个第二子神经网络对应，i为正整数；所述k个第一子神经网络是根据所述网络权重向量α中最大的前k个分量所对应的第二子神经网络得到的；其中：k小于m；所述交通态势的预测结果包括第二交通流量和态势分级信息，所述第二交通流量为待预测的第二时段内的交通流量，所述态势分级信息表征了第二交通流量的拥挤程度；所述第二父神经网络的输出结果是根据所述m个第二子神经网络的输出结果按照以下公式得到： 其中，x代表第二父神经网络的输入值，ox代表第二父神经网络的输出值，α代表第i个第二子神经网络在第二父神经网络中的权重值，Zx代表第i个第二子神经网络的输出值；Softmaxα代表第i个第二子神经网络为最优网络的概率值，该概率值用于确定第i个第二子神经网络输出值Zx在第二父神经网络输出值中的占比；所述网络权重向量α是通过训练得到的。

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百度查询： 华东师范大学 一种交通态势预测方法及装置