The present invention relates to a road traffic speed prediction method fusing a multi-feature neural network, comprising: performing feature data pre-processing and using a data set to train a multi-feature input based MF-Informer traffic speed prediction model: input normalization of a multi-source traffic speed prediction model is realized by means of feature data pre-processing; and a data set is used to train a multi-feature input based MF-Informer traffic speed prediction model to implement prediction, wherein the MF-Informer traffic speed prediction model comprises a location information embedding module, an encoder module, and a decoder module. A prediction result is outputted by means of a fully connected layer, an error between the prediction result and a real value is calculated, reverse gradient propagation is performed, and the model is continuously optimized; finally, the trained model is used to perform traffic speed prediction on a prediction time period, the prediction result is outputted for denormalization to obtain output data, and traffic speed prediction model evaluation is completed. According to the present invention, multi-dimensional feature fusion is realized by combining floating vehicle data with meteorological data and air pollution data, thereby effectively improving the accuracy of traffic speed prediction.

    La présente invention concerne un procédé de prédiction de vitesse de trafic routier fusionnant un réseau neuronal à caractéristiques multiples, comprenant les étapes consistant à : effectuer un prétraitement de données de caractéristiques et utiliser un ensemble de données pour entraîner un modèle de prédiction de vitesse de trafic MF-Informater basé sur une entrée à caractéristiques multiples : une normalisation d'entrée d'un modèle de prédiction de vitesse de trafic à sources multiples est réalisée au moyen d'un prétraitement de données de caractéristiques ; et un ensemble de données est utilisé pour entraîner un modèle de prédiction de vitesse de trafic de MF-Informater basé sur une entrée à caractéristiques multiples pour mettre en œuvre une prédiction, le modèle de prédiction de vitesse de trafic de MF-Informater comprenant un module d'incorporation d'informations d'emplacement, un module d'encodeur et un module de décodeur. Un résultat de prédiction est délivré au moyen d'une couche complètement connectée, une erreur entre le résultat de prédiction et une valeur réelle est calculée, une propagation de gradient inverse est effectuée, et le modèle est optimisé en continu ; enfin, le modèle entraîné est utilisé pour effectuer une prédiction de vitesse de trafic sur une période de temps de prédiction, le résultat de prédiction est délivré pour une dénormalisation pour obtenir des données de sortie, et une évaluation de modèle de prédiction de vitesse de trafic est achevée. Selon la présente invention, une fusion de caractéristiques multidimensionnelle est réalisée par combinaison de données de véhicule flottant avec des données météorologiques et des données de pollution de l'air, ce qui permet d'améliorer efficacement la précision de prédiction de vitesse de trafic.

    本发明涉及一种融合多特征神经网络的道路交通速度预测方法,包括:特征数据预处理和利用数据集训练多特征输入的MF-Informer交通速度预测模型,通过特征数据预处理,对多源交通速度预测模型的输入规范化;利用数据集训练多特征输入的MF-Informer交通速度预测模型实现预测;所述MF-Informer交通速度预测模型,包括:位置信息嵌入模块、编码器模块和解码器模块。经全连接层输出预测结果与真实值计算误差反向梯度传播不断对模型进行优化,最后使用训练好的模型对预测时段进行交通速度预测,输出预测结果进行反归一化后得到输出数据,完成交通速度预测模型评估。本发明通过浮动车数据与气象数据、空气污染数据相结合实现多维度特征融合,有效提高了交通速度预测的准确性。


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    Title :

    ROAD TRAFFIC SPEED PREDICTION METHOD FUSING MULTI-FEATURE NEURAL NETWORK


    Additional title:

    PROCÉDÉ DE PRÉDICTION DE VITESSE DE TRAFIC ROUTIER FUSIONNANT UN RÉSEAU NEURONAL À CARACTÉRISTIQUES MULTIPLES
    融合多特征神经网络的道路交通速度预测方法


    Contributors:
    XING XUE (author)

    Publication date :

    2024-12-05


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Chinese


    Classification :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



    Road traffic speed prediction method fused with multi-feature neural network

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