本發明公開了一種基于大數據和深度學習的城市主干道路速度預測方法。本發明調用高德地圖API收集城市主干道路地圖數據;收集車載GPS設備(新能源汽車從TBOX裝置)中的車輛經緯度坐標和車輛速度數據,對每輛車進行道路匹配;根據道路匹配結果計算道路平均通行速度,并以此為特征建立道路通行速度特征矩陣;拓展時間維度創建道路時空通行速度特征矩陣;利用卷積神經網絡模型提取道路時空通行速度特征,通過對該模型的訓練實現未來短時間內主干道路通行速度預測。本發明的道路速度預測方法所需要的車輛數據特征少,利用經緯度坐標實現道路匹配,減少矢量運算;利用車速計算道路通行速度,且預測模型考慮了時間與空間的關聯性,提高了預測準確性和可靠性。
聲明:
“基于大數據和深度學習的城市主干道路速度預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)