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龍圖騰網(wǎng)恭喜深藍(lán)汽車科技有限公司申請的專利基于對抗網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115099328B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210704931.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/243；該發(fā)明授權(quán)基于對抗網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由王偉;李易;林富;李宗華設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于對抗網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于BIDAF?GAN雙向注意流對抗網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測方法，包括步驟，把各個方向各條道路的不同車輛的交通流量數(shù)據(jù)通過矢量轉(zhuǎn)化排列成同向的六邊形流量鏈路圖；每個六邊形流量鏈路圖代表某一個時刻T下固定距離之間各車的空間位置信息圖H，獲取H圖中相關(guān)綜合信息構(gòu)建樣本集，所述綜合信息包括某時刻車流、車速、GPS位置信息、地圖、天氣信息、社會活動，將樣本集按比例分為訓(xùn)練集和測試集；將訓(xùn)練集輸入雙向注意流對抗網(wǎng)絡(luò)BIDAF?GAN進(jìn)行訓(xùn)練，直至損失函數(shù)在測試集上收斂得到交通流量預(yù)測模型得到預(yù)測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)GNET；將某時刻道路綜合數(shù)據(jù)輸入預(yù)測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)GNET預(yù)測該道路交通流量信息。

本發(fā)明授權(quán)基于對抗網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于BIDAF-GAN雙向注意流對抗網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測方法，其特征在于，包括步驟：將預(yù)定范圍內(nèi)各個方向各條道路上行駛的車輛及綜合信息通過矢量轉(zhuǎn)化排列成同向的六邊形流量鏈路圖，每個六邊形流量鏈路圖代表某一個周期T下固定距離之間各車的空間位置信息圖H；H圖中每個車為一個圓點，獲取周期T進(jìn)入H圖中行駛的所有車輛及車速，得到H圖中所有道路的流量ST-N,所有車的平均速度VT-N-mean，標(biāo)注H圖中不同道路不同時段的天氣情況WT-N，收集道路周邊活動事件，按照周期T和活動事件位置確定不同道路的活動信息PT-N；獲取H圖中相關(guān)綜合信息構(gòu)建樣本集，將樣本集按比例分為訓(xùn)練集和測試集，將訓(xùn)練集輸入雙向注意流對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，雙向注意流對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中編碼結(jié)構(gòu)生成偽裝數(shù)據(jù)及損失函數(shù)的影響因子，生成結(jié)構(gòu)獲取六邊形流量鏈路圖中當(dāng)前周期綜合信息中各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，及當(dāng)前周期與上一周期綜合信息數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，激活函數(shù)獲取非線性信息，判別結(jié)構(gòu)判斷預(yù)測數(shù)據(jù)的差異，直至損失函數(shù)在測試集上收斂構(gòu)建交通流量預(yù)測模型；將某時刻道路綜合數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型預(yù)測該道路交通流量信息；所述矢量轉(zhuǎn)化包括：把不同方向的所有道路轉(zhuǎn)化成同一方向的道路，按照固定長度在道路上劃分間距，在兩個間距之間進(jìn)行空間擴(kuò)大，使得兩個間距由一個長方形變成一個正六邊形，將空間擴(kuò)大的比例同時體現(xiàn)在車的gps定位數(shù)據(jù)上。

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