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作品名称：智流先知-基于可解释的无层归一化的iTransformer-LSTM短时交通流预测的系统及应用
学校名称：山东科技大学交通学院
参赛队伍：智流先知
队伍编号：221532
参赛学生：宫丰霖邓祥磊杨玉婕程灿
指导老师：董仕豪
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

随着城市化加速推进，我国私家车保有量增长，道路资源难以同步增加，交通拥堵与延误问题突出，而传统短时交通流预测模型存在超参数调整复杂、长序列数据处理效率低、可解释性差的不足，无法高效满足精准交通调度与出行服务需求。
该系统采用“数据层-模型层-应用层”架构，数据层依托相关技术实现交通数据加载、预处理与存储，模型层以深度学习框架为基础，以无层归一化的iTransformer-LSTM Dynamic Tanh混合模型作为主要模型，应用层基于PyQt5搭建图形界面；功能上支持数据导入、预处理配置与可视化分析、提供多模型选择、参数配置与训练过程监控、单步、多步滚动及批量预测交通流导出结果，使用时用户先导入交通流数据完成预处理与核验，再选择模型并配置参数启动训练，最后加载训练好的模型设置预测模式，生成并导出预测结果。
本系统已于2025年11月10日通过中国版权保护中心审核登记，获得中华人民共和国国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书。软件名称为《基于深度学习的交通流预测系统》，简称“交通流预测系统”，版本号V1.0，证书号：软著登字第16835533号。
该证书的取得标志着本研究成果具有独立的知识产权和自主研发能力，为后续的成果推广、专利申报及成果转化提供了法律保障。