本发明涉及一种基于强化学习的交通流多步预测方法,包括以下步骤:首先对原始交通数据进行筛选和统计,得到特定路段的速度数据以及该路段两端交叉口的流量数据。紧接着对这些数据进行预处理,包括补齐缺失数据、处理错误数据和数据归一化;然后建立基于DDPG结构的交通流多步预测模型,确定模型中强化学习三要素在交通流多步预测任务下的对应内容,确定交通流多步预测任务中智能体与环境的交互内容。最后,使用预处理好的数据训练所建立的交通流多步预测模型,并调整模型中的参数以获得最优的交通流多步预测效果。实验结果验证了模型在交通流多步预测任务上的有效性,并为使用强化学习解决多步预测任务提供新的思路和方法。
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