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龙图腾网获悉上海衍之辰科技有限公司申请的专利基于机器学习与协同过滤的交通流自适应预测方法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：CN116343472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310017413.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于机器学习与协同过滤的交通流自适应预测方法是由谈佳睿;还斌;赵益;王柏豪;龚俍俍;赵超设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习与协同过滤的交通流自适应预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习与协同过滤的交通流自适应预测方法。本发明利用数据驱动的非参数机器学习模型库对城市道路流量分进口道、分时段进行预测。摒弃了全局最优预测模型方案，在多种模型中择优进行选择，保证了每个进口道不同时段能有最优的预测效果；并且在模型库中加入了预测性能更好的深度学习模型LSTMs，提高了预测精度上限。本发明利用协同过滤的思想，只须用部分进口道进行全模型训练，即可达到所有进口道获得最优模型的效果。避免了所有进口道进行深度学习模型的训练，节省了算力和训练时间。

本发明授权基于机器学习与协同过滤的交通流自适应预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习与协同过滤的交通流自适应预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立用于机器学习模型训练的训练集以及测试集； 步骤2：基于训练集以及测试集构建用于输入机器学习模型的特征矩阵，该特征矩阵包含流量信息、对应时段的工作日非工作日信息以及对应的时段信息； 步骤3：建立模型精度p的计算公式，如下式所示： 式中，MAPE为基于平均绝对百分比误差转化计算得到的模型精度指标； 步骤4：构建包含多个非参数机器学习模型以及一个深度学习模型的模型库； 步骤5：确定不同进口道流量预测在不同时段的优势模型，包括以下步骤： 步骤501：将N个进口道划分为两个进口道集合，分别表示为进口道集合C1以及进口道集合C2； 步骤502：对属于进口道集合C1的进口道，利用训练集对模型库中的所有模型进行全模型的训练；训练完成后，利用测试集分T个时段对模型的预测精度进行计算，则获得进口道集合C1中各个进口道在每种模型下不同时段的预测精度三维数组为Pi*m*t，其中，i为进口道编号，i∈C1；m表示模型库中的第m种模型；t为时段种类，t∈T； 对属于进口道集合C2中的进口道，利用训练集对模型库中除去深度学习模型外的其他模型进行训练；训练完成后，利用测试集分T个时段对模型的预测精度进行计算，则获得进口道集合C2中各个进口道在除去深度学习模型外的其他模型下不同时段的预测精度数组Pj*m*t，其中，j为进口道编号，j∈C2；m表示模型库中除深度学习模型外的第m种模型；t为时段种类，t∈T； 步骤503：根据预测精度数组获取优势模型，并保存优势模型，最终得到分别属于进口道集合C1以及进口道集合C2不同进口道流量预测在不同时段的优势模型 步骤6：参考皮尔逊相关系数计算公式对进口道间的相似度进行计算： 式中，Si*j为进口道集合C1中的进口道i和进口道集合C2中的进口道j之间的相似度；pimt、pjmt分别为进口道i、进口道j基于预测模型m在预测时段t的流量预测精度，i∈C1，j∈C2；分别为进口道i、进口道j的精度平均值；nM为模型库中非参数机器学习模型的数量、nT为时段个数； 步骤7：基于步骤6计算得到的相似度获得进口道集合C1中的进口道i和进口道集合C2中的进口道j之间的相似度矩阵Si*j，遍历相似度矩阵Si*j的每一列得到最终的优势模型其中，对于相似度矩阵Si*j中的当前一列，有： 获取相似度矩阵Si*j当前一列的最大值V以及对应的进口道号，i＝n1，j＝n2，若V≥阈值，则认为进口道i＝n1是进口道j＝n2的相似进口道；若V＜阈值，则在进口道集合C1中没有与进口道j＝n2相似的进口道； 若进口道j＝n2存在相似进口道，则基于相似进口道i＝n1对深度学习模型进行推荐：根据进口道i＝n1的优势模型集合判断深度学习模型是否为其优势模型之一，具体步骤如下： 若则进口道j＝n2保持原有的优势模型策略 若则进口道j＝n2对模型库中的LSTMs进行训练，得到预测精度更新该进口道流量预测的优势模型 若进口道j＝n2不存在相似进口道，则同样进口道j＝n2对模型库中的LSTMs进行训练，得到预测精度更新该进口道流量预测的优势模型

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