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申请/专利权人：山东高速千方国际科技有限公司
摘要：本发明涉及交通管理技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的高速公路收费站应急管控方法及系统。所述方法，包括获取车辆数据信息，包括获取高速路段历史车辆数据和实时车辆数据，对获取的车辆数据进行预处理，包括对获取的车辆数据进行清洗和平滑处理，并对处理后的车辆数据进行归一化操作；基于预处理后的车辆数据进行预测模型的构建，根据构建完成的预测模型进行模型训练，将获取的实时车辆数据输入至训练完成的预测模型，得到未来时间内车流量的预测结果；根据预测结果生成应急管控策略，本发明能够实时获取车辆数据并及时输入训练完成的预测模型，从而最大限度地缓解交通拥堵，提高通行效率。
主权项：1.一种基于深度学习的高速公路收费站应急管控方法，其特征在于，包括：获取车辆数据信息，包括获取高速路段历史车辆数据和实时车辆数据，其中，车辆数据具体表示为车辆速度数据、流量数据、位置数据和时间数据；对获取的车辆数据进行预处理；基于预处理后的车辆数据进行预测模型的构建，包括构建Transformer模型架构，并基于Transformer模型架构引入动态调整的正弦和余弦函数组合的位置编码；根据构建完成的预测模型进行模型训练，包括利用损失函数计算预测值与实际值之间的误差，通过反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度；将获取的实时车辆数据输入至训练完成的预测模型，得到未来时间内车流量的预测结果；根据预测结果生成应急管控策略，包括利用粒子群优化算法对多种应急管控策略进行筛选。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东高速千方国际科技有限公司 一种基于深度学习的高速公路收费站应急管控方法及系统
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