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申请/专利权人：智慧互通科技股份有限公司
摘要：本发明公开一种基于多源数据的路况预测方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括：从复杂的交通时空数据中，筛选出有效的时空特征，用深度神经网络和长短期记忆神经网络叠加搭建模型，长短期记忆神经网络负责学习时序路况信息，根据时序信息预测未来时间点的路况，深度神经网络负责将长短期记忆神经网络预测的结果和道路静态特征、拓扑关系等结合在一起，预测未来一段时间的路况，实现了基于道路的静态数据、历史路况数据、动态特征等数据，构建深度神经网络和长短期记忆神经网络路况预测模型，避免了空间相关的神经网络在使用时的低效和计算机资源消耗过大的问题，进而提升了路况预测精度。
主权项：1.一种基于多源数据的路况预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取各个路段的路段静态信息、时序路况信息、以及各个路段的道路拓扑关系；将所述路段静态信息、时序路况信息、以及各个路段的道路拓扑关系按照静态特征、动态特征、以及模型要求进行处理，生成训练集、测试集、验证集；将所述训练集和测试集输入到包含有长短期记忆神经网络和深度神经网络二层结构模型中进行训练，输出模型结果；若所述模型结果满足预设条件，则根据所述包含有长短期记忆神经网络和深度神经网络二层结构模型进行实时路况预测。
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