交通信息的处理方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种交通信息的处理方法及装置，所述方法包括：首先获取历史交通流数据和影响最终目标变量的各个因素变量，然后在神经网络的输入层输入所述各个因素变量值并通过神经网络BP方法得到各个因素变量在下一层级目标变量中所占的权重值，并以此权值和各个因素变量值加权组合得到至少一个隐含层变量值，并把至少一个隐含层变量作为隐含层的输入变量，然后通过BP方法得到至少一个隐含层变量在输出层目标变量中所占的权重值，最终得到最终目标变量所占的权重值。本发明适用于智能交通系统领域。

主权项

一种交通信息的处理方法，其特征在于，包括：获取历史交通流数据和影响最终目标变量的各个因素变量，所述最终目标变量从所述历史交通流数据中获取；其中，影响所述最终目标变量的各个因素变量包括：道路等级、城市车辆数等级、城市人口数、车辆状态、天气、季节、节假日、早晚高峰、交通管制、红绿灯；在神经网络的输入层输入所述各个因素变量值并得到所述各个因素变量在隐含层对应的至少一个隐含层变量中所占的权重值；在所述神经网络的隐含层得到所述至少一个隐含层变量中各个隐含层变量在输出层对应的最终目标变量中所占的权重值，所述隐含层变量的值根据在所述输入层所有因素变量中与所述隐含层变量对应的至少一个因素变量的值和所述至少一个因素变量中各个因素变量在隐含层对应的至少一个隐含层变量中所占的权重值获取；在所述神经网络的输出层输入最终目标变量的值并得到所述最终目标变量对应的权重值，所述最终目标变量的值根据在所述隐含层所有隐含层变量中与所述最终目标变量对应的至少一个隐含层变量的值和所述至少一个隐含层变量中各个隐含层变量所占的权重值获取。