| 专利号 | 2020109069807 | 申请日 | 2020-09-02 | 专利名称 | 一种基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法 |
| 授权日 | 2021-07-02 | 专利权人 | 烟台大学 | 发明人 | 万海峰;李娜 |
| 主分类号 | G08G1/01 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种采用基于物联网、大数据信息技术尤其是深度神经网络的解决方案，通过采集路网交通流短时与长时段历史数据，运用Node2vec与图多注意力神经网络(GMAN)融合机制的深度学习，训练出预测模型并预测出当前时间点之后30分钟路网目标路段和节点交通流状态，并根据预测结果对信号灯的绿信比作实时智能反馈，从而达到精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的目的。本发明从交通数据采集和转换到交通信号灯的调整控制，形成了一套完整的最大化关键道路通行能力的方法，并在实际工程上进行了应用验证，达到了精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的效果。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 电子核心产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
