一种基于深度学习的交通预测方法

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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116403397 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202211651167.5 (22)申请日 2022.12.21 (71)申请人 中国人民解放军国防科技大学 地址 410003 湖南省长沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 魏迎梅　高敏　杨雨璇　韩贝贝　 谢毓湘　康来　蒋杰　 (74)专利代理机构 北京风雅颂专利代理有限公 司 11403 专利代理师 曾志鹏 (51)Int.Cl. G08G 1/01 (2006.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/0442 (2023.01) G06N 3/045 (2023.01) 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 (54)发明名称 一种基于深度学习的交通预测方法 (57)摘要 本发明提供一种基于深度学习的交通预测 方法，包括 ：获取表征第一数量个历史时间步的 交通状态信息和时空信息的历史表征以及表征 第二数量个未来时间步的时空信息的未来表征； 应用第一BERT模型对所述历史表征进行处理，获 取第一状态编码；将所述第一状态编码与所述未 来表征相加，得到预测表征；应用第二BERT模型 对所述预测表征进行处理 ，获取预测的交通状 态。通过以上方式，本发明能够有效捕获交通数 据中隐藏的时空依赖性 ，提高长期预测的准确 率。 A 7