技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于道路聚類和雙層雙向LSTM的交通流量預(yù)測方法，包括：1)提出了一種對訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在缺失值時，對丟失值采取周圍平均化的方式填補缺失數(shù)據(jù)，提高預(yù)測精度；2)提出了一種根據(jù)歷史流量數(shù)據(jù)對道路進行相關(guān)性聚類，將道路分成若干組，并在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段同時利用時間信息和空間信息，提高預(yù)測精度；3)設(shè)計了一種雙層雙向LSTM深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提高模型的預(yù)測精度；4)提出了一種對網(wǎng)絡(luò)模型進行批量訓(xùn)練和測試的方法，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和測試速度；5)提出了一種多模型融合方法，提高預(yù)測精度。本發(fā)明同時提高了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通流量預(yù)測方面的預(yù)測速度和精度。

技術(shù)研發(fā)人員：楊海龍;黃秋宇;欒鐘治;李云春
受保護的技術(shù)使用者：北京航空航天大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.07.25
技術(shù)公布日：2017.09.12