利用ETC数据预测服务区车流量的CNN-BiLSTM-Attention方法

"基于ETC数据的驶入服务区车流量预测方法及装置与流程" 本发明涉及智能交通领域，尤其是针对基于ETC（Electronic Toll Collection）数据的驶入服务区车流量预测技术。传统的高速公路服务区车流量预测主要依赖于高速收费数据，这种方法对于短期的车流量估计有一定的效果，但无法准确捕捉车流量的实时变化情况。考虑到这一点，本发明旨在提出一种更精确、更有效的预测方法。 该方法的核心在于利用ETC数据，因为ETC系统能提供实时、连续的车辆通行信息。预测过程包括以下几个关键步骤： 1. 收集预测数据：数据包括在特定时间窗口内的服务区入口车流量、通过服务区附近上游ETC门架的各类车辆流量（如客车、货车、市内和市外车辆）以及驶入服务区车辆的先验因子。这些数据为预测提供了基础信息。 2. 使用预训练的深度学习模型进行预测：模型采用了CNN（卷积神经网络）、Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）和Attention机制相结合的方式。CNN用于提取特征，Bi-LSTM能够捕获时间序列数据的前后关联性，Attention机制则有助于模型关注到关键信息，提高预测精度。 3. 模型结构：模型由一维卷积层、Dropout层、Bi-LSTM网络层、再次Dropout层和带有Sigmoid激活函数的Dense层组成。Dropout层可以防止过拟合，Sigmoid函数用于生成0到1之间的概率输出，表示驶入服务区的车辆比例。 4. 时间窗口的确定：预测服务区入口流量时，会设定一个特定的时间窗口（ta, tb），以此来分析特定时间段内的车流量趋势。 5. 结合ETC数据：ETC系统记录的车辆通过信息，如时间、类型等，为预测模型提供了实时且连续的数据流，使得预测模型能够更准确地预测未来服务区的车流量。 通过这种方式，服务区管理者可以提前了解驶入服务区的车辆数量，合理配置服务资源，提升服务区的服务质量和通行效率，从而提高高速公路上的出行舒适度。这种基于ETC数据的预测方法对于优化交通管理、预防拥堵和提升服务质量具有重要意义。