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申请/专利权人：潍柴动力股份有限公司

摘要：本申请提供了一种预测道路坡度的方法、装置、存储介质与电子设备。该方法包括：构建自回归积分滑动平均模型ARIMA以及长短期记忆网络模型LSTM模型，将在前历史时间段内获取得到的第二历史坡度数据输入至ARIMA进行处理，ARIMA输出初始预测坡度，其中，在前历史时间段为早于当前时间段的时间段，选取历史时间段为早于在前历史时间段的时间段；将多组初始预测坡度与第二历史坡度数据的差值组成历史残差序列，将历史残差序列输入至LSTM模型进行处理，得到预测残差；将初始预测坡度与预测残差加和得到在前历史时间段的融合预测坡度。实现了对坡度的精准预测。

主权项：1.一种预测道路坡度的方法，其特征在于，包括：构建自回归积分滑动平均模型ARIMA以及长短期记忆网络模型LSTM模型，其中，所述ARIMA和所述LSTM模型均是采用选取历史时间段内获取得到的第一历史坡度数据训练得到的；将在前历史时间段内获取得到的第二历史坡度数据输入至所述ARIMA进行处理，所述ARIMA输出初始预测坡度，其中，所述在前历史时间段为早于当前时间段的时间段，所述选取历史时间段为早于所述在前历史时间段的时间段；将多组所述初始预测坡度与所述第二历史坡度数据的差值组成历史残差序列，将所述历史残差序列输入至所述LSTM模型进行处理，得到预测残差；将所述初始预测坡度与所述预测残差加和得到所述在前历史时间段的融合预测坡度；其中，构建自回归积分滑动平均模型ARIMA，包括：对所述第一历史坡度数据进行数据预处理得到预处理历史坡度数据，其中，所述数据预处理包括滤波处理和降采样处理，确定所述预处理历史坡度数据是否为平稳序列，若所述预处理历史坡度数据是非平稳序列，对所述预处理历史坡度数据进行差分处理将所述预处理历史坡度数据转换为平稳序列，且在进行差分的过程中确定阶数d，采用所述平稳序列中的第一部分确定所述ARIMA的阶数p和阶数q；在采用所述平稳序列中的第一部分确定所述ARIMA的阶数p和阶数q之后，所述方法还包括：采用确定阶数的ARIMA对所述平稳序列中的第二部分进行处理，得到对应的历史预测坡度；获取所述历史预测坡度与历史真实坡度的残差，且进行残差校验，在校验通过的情况将本次确定的阶数p和阶数q确定为预测使用的阶数，在校验不通过的情况下，继续对所述预处理历史坡度数据进行差分处理，直到最终确定阶数p和阶数q。

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