| Title | 一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法 |
| Author | |
| First Inventor | 杨丽丽
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| Original applicant | 南方科技大学
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| First applicant | 南方科技大学
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| Address of First applicant | 518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号
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| Current applicant | 南方科技大学
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| Address of Current applicant | 518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| First Current Applicant | 南方科技大学
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| Address of First Current Applicant | 518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| Application Number | CN202210170462.2
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| Application Date | 2022-02-23
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| Open (Notice) Number | CN114596702B
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| Date Available | 2023-07-04
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| Publication Years | 2023-07-04
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| Status of Patent | 授权
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| Legal Date | 2023-07-04
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| Subtype | 授权发明
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| SUSTech Authorship | First
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| Abstract | 本申请适用于智能交通技术领域，提供了一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法。模型构建方法包括：获取第一数据、第二数据和第三数据，第一数据包括待预测路段的历史交通状态数据，第二数据包括待预测路段的上下游交叉口的历史交通状态数据，第三数据包括第一数据的特征及第二数据的特征，特征包含空间特征和/或时间特征；将第一数据、第二数据及第三数据进行融合，得到训练样本数据；基于训练样本数据构建交通状态预测模型，并筛选出相关联特征，相关联特征为重要度大于预设重要度的特征；基于相关联特征建立最终交通状态预测模型，能够提高预测精度，保证了预测结果与实际交通情况相符，从而能精确预测双向交通流的情况。 |
| Other Abstract | 本申请适用于智能交通技术领域，提供了一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法。模型构建方法包括：获取第一数据、第二数据和第三数据，第一数据包括待预测路段的历史交通状态数据，第二数据包括待预测路段的上下游交叉口的历史交通状态数据，第三数据包括第一数据的特征及第二数据的特征，特征包含空间特征和/或时间特征；将第一数据、第二数据及第三数据进行融合，得到训练样本数据；基于训练样本数据构建交通状态预测模型，并筛选出相关联特征，相关联特征为重要度大于预设重要度的特征；基于相关联特征建立最终交通状态预测模型，能够提高预测精度，保证了预测结果与实际交通情况相符，从而能精确预测双向交通流的情况。 |
| CPC Classification Number | G08G1/0104
; G08G1/0108
; G08G1/0129
; Y02T10/40
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| IPC Classification Number | G08G1/01
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| INPADOC Legal Status | （+PATENT GRANT）[2023-07-04][CN]
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| INPADOC Patent Family Count | 1
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| Extended Patent Family Count | 1
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| Priority country | CN
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| Priority number | 202111342354.0
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| Priority date | 2021-11-12
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| Patent Agent | 梁立耀
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| Agency | 深圳中一联合知识产权代理有限公司
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| URL | [Source Record] |
| Data Source | PatSnap
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| Document Type | Patent |
| Identifier | http://kc.sustech.edu.cn/handle/2SGJ60CL/563874 |
| Department | Academy for Advanced Interdisciplinary Studies 理学院_统计与数据科学系 |
| Recommended Citation GB/T 7714 |
杨丽丽,孟繁宇,曾益萍,等. 一种交通状态预测模型构建方法及交通状态预测方法[P]. 2023-07-04.
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