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一种高速无人收费站的分流诱导控制方法本发明公开了一种高速无人收费站的分流于预处理后实时交通流量数据构建机器学习模2基于预处理后实时交通流量数据构建机器学习模型，预测即将到所述实时交通流量数据包括车辆类型、车牌号码、进入时间、离基于预处理后实时交通流量数据构建机器学习模型，预测即将到长短期记忆网络模型的输入层接收提取的特征向量，输入层预测未来;;根据最大化通行效率将每种车型分配到对应的车道;3其中，si为第i条车道的优化结果，W为第i条车道平均等待时长，p为等待时长的系6.一种高速无人收费站的分流诱导控制系统，基于权利要求1~5任一所述的高速无人流量预测模块，基于预处理后实时交通流量数据构建机器学习车道分配优化模块，根据即将到达收费站的不同类型车流量，计算7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~5任一所述的高速无人收费站的分处理器执行时实现权利要求1~5任一所述的高速无人收费站的分流诱导控制方4智能收费站主要依赖于电子收费系统，通过车辆识别技术和自动支付手段实现快速通行，5;车辆类型，为车辆类型的均值，为车辆类型;根据最大化通行效率得到具体的车道分配方案，将每种车型分配到对应的车道根据最大化通行效率将每种车型分配到对应的车道上，得到所有车道的状态信;i条车道的优化结果，wi为第i条车道平均等待时长，为等待时长67;车辆类型，为车辆类型的均值，为车辆类型·L8;i条车道的平均通行时间，ci为第i条车道的[0030]更进一步的，Ri·Ti为第i条车道上预计通过的车流量与该车道平均通行时间的这部分是拥堵调整因子，用来调整当车流量接近或超过用于衡量车道的饱和程度；检测到一时段内小型汽车数量显著增加，临时开放B车道的一部分给小型汽车使;9[0039]S5.1从车道的优化结果中提取出每条车道的优化结果，记录每个车道的等待时等以反映通行时间的变化情况；记录车辆在收费站区域内的行驶速度，计算车辆在入口和出口之间的平均速度，实现如上述实施例提出的实现高速无人收费站的分流诱导控制方法；存储介质可以由类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（StaticRandomAccessMemory,简称SRAM电可擦除可编程只读存储器（ElectricallyErasableProgrammableRead－OnlyMemory,简称EEPROM可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammableReadOnlyMemory,简称EPROM可编程只读存储器（ProgrammableRed－OnlyMemory,简称PROM只读存储器（Read－Only

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