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    重庆时时彩定位胆倍投: 一种基于递归神经网络的路网状态预测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611244476.5

    申请日:

    2016.12.29

    公开号:

    CN106781489A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G08G 1/01申请日:20161229|||公开
    IPC分类号: G08G1/01 主分类号: G08G1/01
    申请人: 北京航空航天大学
    发明人: 王云鹏; 吴志海; 于海洋; 马晓磊; 代壮; 胡雅雯; 张俊峰
    地址: 100191 北京市海淀区学院路37号
    优先权:
    专利代理机构: 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 代理人: 胡?;?
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611244476.5

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种基于递归神经网络的路网状态预测方法,包括以下步骤:步骤一,建立样本集;步骤二,递归神经网络建模。步骤三,下一时刻路网状态预测。本发明,从宏观的角度把握路网状态演变规律,采用递归神经网络算法充分考虑路网状态变化的时序规律,从而更好地做出预测。

    权利要求书

    1.一种基于递归神经网络的路网状态预测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
    步骤一、建立样本集
    选取一路网,将路网划分为k个路段,并对各个路段进行编号,记为(1,2,3,…,k),将一
    天24小时分成各个时间长度一样的j个时间段,计算各个路段在每个时间段的平均速度;计
    算完各个路段的平均速度之后,用一个状态向量表示该时间段的路网状态,即Vj=[v1,j,
    v2,j,…,vk,j];考虑前三个时间段的路网状态,预测下一个时间段的路网状态,
    因此,单个样本为[(Vj-2,Vj-1,Vj),(Vj+1)]其展开形式为:
    <mrow> <mo>&lsqb;</mo> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> </mrow>
    整个样本集为所有时间段样本的集合;
    步骤二、递归神经网络建模
    首先,确定输入输出变量;输入变量是三个一维状态向量,分别j-2,j-1,j时间段的路
    网状态向量,输出变量一个是一维状态向量,即下一个时间段的路网状态,每个状态向量的
    维度均为k,即路网中的路段数目;
    其次,确定训练集和测试集,根据步骤一中的样本集按预定比例分为训练集和测试集;
    最后,进行递归神经网络模型参数标定;所述的递归神经网络包括输入层、隐藏层以及
    输出层。通过训练数据学习输入层与隐藏层、隐藏层与输入层之间的权重矩阵和偏置向量,
    其中所述隐藏层的每个记忆单元都有三个输入和两个输出,输入内容包括x(t),h(t-1),c
    (t-1),输出包括h(t),c(t)。他们之间的关系是通过三个门进行控制,分别是输入门、遗忘
    门和输出门,在t时刻有:
    it=sigmoid(whiht-1+wxixt+bi)
    ft=sigmoid(whfht-1+whfxt+bf)
    ct=ft⊙ct-1+it⊙tanh(whcht-1+wxcxt+bc)
    ot=sigmoid(whoht-1+whxxt+wcoct+bo)
    ht=ot⊙tanh(ct)
    其中it,ft,ot分别代输入门、遗忘门和输出门的输出,w·,b·分别是系数矩阵和偏置向
    量,⊙是点乘运算,sigmoid和tanh是激活函数,ct代表t时刻隐藏层的记忆单元的输出,ht-1
    是在t-1时刻隐藏层的输出,ht是在t时刻隐藏层的输出;
    隐藏层之间的权重矩阵W是一个[k,z]矩阵,z为隐藏层单元个数,k为路段的数量;连接
    输入层和隐藏层之间的权值矩阵U是一个[z,z]矩阵;连接隐藏与输出层之间的输出矩阵V
    是一个[z,k]矩阵;隐藏层和输出层的关系为:
    Yj+1=HV+by
    其中,H=[h1,h2,……hz],hi是j时刻的隐藏层单元的输出值,所述by是连接隐藏层和输
    出层的偏置函数Yj+1=[y1,j+1,y2,j+1,…,yk,j+1];
    得到输出层后建立损失函数,损失函数是用来衡量输出层的输出值与真实值的差异,
    利用损失函数对各个参数求导,计算其梯度。所述的递归神经网络的训练时采用批量梯度
    下降法学习模型参数,模型参数包括所有的权重矩阵和偏置向量;
    步骤三、下一时刻路网状态预测
    将测试数据的输入变量输入到步骤二中已训练好的模型中,获得输出向量,那么该向
    量就是所预测的下一个时间段的路网状态。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述平均速度的计算方法是:
    在某一时间段内,在某一路段通过的所有车辆平均速度的均值,如式(1)所示,其中n代
    表在该时间段在该路段通过的车辆数目,m代表路网中的第m个路段,m∈(1,2,…,k),j是时
    间段编号,s代表该路段的长度,Δt代表时间段的长度,代表车辆i在Δt的平均速度;
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    若某一路段在Δt内没有车辆通过,在用上一个时间段的平均速度替代当前时间段的
    平均速度,即
    vm,j=vm,j-1;
    计算完各个路段的平均速度之后,用一个状态向量表示该时间段的路网状态,Vj=
    [v1,j,v2,j,…,vk,j]。

    关 键 词:
    一种 基于 递归 神经网络 路网 状态 预测 方法
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