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本发明公开了一种基于混合深度学习模型的城市区域路网过车流量预测方法及其系统，包括：基于卡口过车数据，进行交通流量统计；对卡口过车流量数据进行时空分布特征分析，并且根据分析结果进行特征提取，获取到时空影响因子；根据时空影响因子，构建和训练ConvLSTM与BiLSTM混合深度学习模型；对城市区域路网交通流量进行同步预测，选取预测损失函数与评价指标，并对结果进行可视化表达；通过线性时间序列预测模型Prophet计算交通流量变化度，进行交通状态识别，实现交通状态预判。本发明能够帮助交通管理部门对城市道
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113313303 A (43)申请公布日 2021.08.27 (21)申请号 202110588265.8 (22)申请日 2021.05.28 (71)申请人 南京师范大学 地址
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