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龙图腾网恭喜北京公科飞达交通工程发展有限公司申请的专利基于深度森林的交通流预测方法及系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116071919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310007169.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于深度森林的交通流预测方法及系统、设备及介质是由孙丹;贾淼;成维刚;王玉宝;徐一博设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度森林的交通流预测方法及系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种基于深度森林的交通流预测方法及系统、设备及介质。在一个具体实施方式中，所述交通流预测方法包括：构建交通流路网有向图，其中，所述交通流路网有向图中的节点为车辆检测器，边为带有方向的车辆行驶轨迹；根据预测需求获取交通流路网有向图中的相关数据，进行数据填充以得到完整相关数据集；确定交通流时序数据周期；基于所述交通流时序数据周期设置移动窗口函数，基于所述移动窗口函数对所述完整相关数据集进行处理以获得具有时空特征的交通流数据训练集和验证集；将所述具有时空特征的交通流数据训练集输入至深度森林模型中进行训练获得交通流预测模型；根据所述交通流预测模型进行交通流预测。

本发明授权基于深度森林的交通流预测方法及系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度森林的交通流预测方法，其特征在于，包括构建交通流路网有向图，其中，所述交通流路网有向图中的节点为车辆检测器，边为带有方向的车辆行驶轨迹；根据预测需求获取交通流路网有向图中的相关数据，进行数据填充以得到完整相关数据集；确定交通流时序数据周期；基于所述交通流时序数据周期设置移动窗口函数，基于所述移动窗口函数对所述完整相关数据集进行处理以获得具有时空特征的交通流数据训练集和验证集；将所述具有时空特征的交通流数据训练集输入至深度森林模型中进行训练获得交通流预测模型；根据所述交通流预测模型进行交通流预测；所述交通流路网有向图中的交通流数据包括：监测值、影响因素以及额外因素；所述监测值包括交通量、平均速度和占有率；所述影响因素包括气象信息和交通事件；所述额外因素包括上下游车辆检测器的关联信息、交通需求起止关联的车辆检测器、车道数以及设计时速；所述预测需求包括预测单个节点的车辆通行情况和预测路段的车辆通行情况；若所述预测需求为预测单个节点的车辆通行情况，则选择所述单个节点对应车辆检测器、所述单个节点对应车辆检测器的上下游车辆检测器和与其存在交通需求起止关联的车辆检测器的对应时间段内的监测值、影响因素和额外信息作为相关数据；若预测需求为预测路段的车辆通行情况，则选择所有车辆检测器的监测值、影响因素和额外信息作为相关数据；所述确定交通流时序数据周期包括：判定高速公路运营时长，若高速公路运营时长小于30天，则根据先验知识，确定交通流时序数据周期为12t，其中，t为车辆检测器的采样周期；若高速公路运营时长大于等于30天，则采用傅里叶变换方法结合所述先验知识的自相关系数方法计算并确认交通流时序数据周期；所述进行数据填充以得到完整相关数据集包括：接收所述交通流路网有向图中的相关数据，对其进行数据完整性分析以获得存在部分未定义和不可表示的值、缺失某一时段内数据以及存在明显异常值的数据；采取重采样、0填充、众数填充和无事件填充对缺失数据进行填充以得到完整相关数据集。

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