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基于深度神经网络的预测车辆最佳驾驶路径方法

发布时间: 2023-10-31

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术许可
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术,软件
成果介绍
本发明公开了一种基于深度神经网络的预测车辆最佳驾驶路径方法，将全国各个城市中获取的车流量数据生成训练集，并对构建的深度神经网络进行训练，利用训练好的深度神经网络预测交通网络中，起点到终点方向上所有可能经过的路口在未来所设时间段内的车流量数据，并计算预测行驶时间，可以在规划驾驶路线时有效避开潜在的拥堵路段，得到最佳驾驶路径。应用于城市交通的车辆导航中获取车辆在指定起止地点情况下的预测最佳驾驶路径。
成果亮点
本发明根据请求预测路径的车辆从起点节点到达每个邻节点的预测行驶时间来计算该邻节点的权值，将从起点节点到终点节点的每一个节点与其权值最小的邻节点连接组成预测驾驶的最佳路径，克服了现有技术中路径搜索时对节点的权值的计算仅仅基于当前路况下的行驶时间，搜索得到的路径不一定是未来最畅通路径的不足，使得本发明规划的在未来24小时内最佳的驾驶路径能够有效避开潜在的拥堵路段。
团队介绍
“高新技术发展与战略管理”团队是以王宏起教授为带头人发展起来的黑龙江省高校哲学社会科学首批创新团队,现有教授5人、副教授5人、讲师3人。团队积极与黑龙江省科技厅等政府部门合作,为黑龙江省科技创新管理提供了一系列科技管理咨询服务,现已成为黑龙江省双一流学科、特色优势学科、黑龙江省“优秀”重点学科“管理科学与工程”学科及其博士点和博士后站的牵头方向。
成果资料