CN112446544A - 交通流预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

交通流预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN112446544A CN202011381851.7A CN202011381851A CN112446544A CN 112446544 A CN112446544 A CN 112446544A CN 202011381851 A CN202011381851 A CN 202011381851A CN 112446544 A CN112446544 A CN 112446544A
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Abstract

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，包括：利用本地数据库进行交通流预测模型的训练，在损失函数收敛时，得到本地模型梯度；通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练；当所有参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端；根据所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，得到标准交通流预测模型；利用所述标准交通流预测模型对交通数据进行分析，得到交通流分析结果。本发明还提供一种基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练装置、设备及存储介质。本发明实现了在保护用户数据隐私的条件下，提高模型精确性及降低模型计算压力。

Description

交通流预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术随着机器学习和大数据的兴起，现有的基于深度学习的模型共享方法虽然在一些公共场景下，如交通流预测，取得了成功，但是在涉及到隐私保护的领域还是存在困难。由于法律对当前用户隐私保护的严格性，会导致各个***只能够利用本地存储的数据库来训练模型，无法充分发挥大数据的优势。同样的，在训练一个优质的模型过程中需要不断地更新模型的梯度，这一过程增加了大量计算压力。
发明内容
本发明提供一种基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法、装置、设备及介质，其主要目的在于保护用户数据隐私的条件下，提高模型精确性及降低模型计算压力。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，包括：
利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度；
通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练；
当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习；
接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型；
接收用户传送的交通数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通数据进行分析，得到交通流分析结果。
可选地，所述利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度，包括：
创建交通流预测模型；
利用所述本地数据库中的交通数据对所述交通流预测模型进行训练，得到所述交通流预测模型的输出结果；
利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值；
当所述损失函数值趋于收敛时，得到训练完成的交通流预测模型并获取所述训练完成的交通流预测模型的梯度参数，得到本地模型梯度。
可选地，所述利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值，包括：
利用如下公式计算所述损失函数值；
Figure BDA0002809651210000021
其中，f(xi)表示模型输出结果，yi表示预设的标准结果，MSE表示模型损失函数值，n表示计算次数。
可选地，所述利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值之后，还包括：
当所述损失函数值尚未趋于收敛，利用下述公式对所述交通流预测模型的模型梯度进行更新：
Figure BDA0002809651210000022
θj表示更新后的模型梯度，θj-1表示更新前的模型梯度，θ0、θ1是预设的模型梯度初始值，α表示梯度下降的步伐大小，
Figure BDA0002809651210000023
表示梯度下降的方向。
可选地，所述通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦学习的其他参与方进行各自的模型训练，包括：
判断本地模型Ds＝ki{xi，yi}和参与联邦迁移学习的其他参与方中的模型Dt＝Kj{xj，yj}中的数据类型以及用户范围是否相同；
在所述数据类型以及用户范围均相同时，将用本地模型梯度ki传输给参与联邦迁移学习的其他参与方，以进行所述其他参与方中的模型Dt＝kj{xj，yj}。
可选地，所述将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习，包括：
将各个参与联邦迁移学习的参与方的本地模型梯度进行梯度聚合运算得到联合模型梯度；
将所述联合模型梯度发送给各个参与联邦迁移学习的参与方。
可选地，所述将所述联合模型梯度发送给各个参与联邦迁移学习的参与方之后还包括：
将所述联邦模型梯度载入所述交通流预测模型；
根据所述联邦模型梯度修改所述交通流预测模型中的变量，得到所述标准交通流预测模型。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种联邦迁移学习的模型训练装置，该装置包括：
本地模型训练模块，用于利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度；
数据迁移模块，用于通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练；
联邦学习模块，用于当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习；
模型更新模块，用于接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型；
数据分析模块，用于接收用户传送的交通流数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通流数据进行分析，得到交通流分析结果。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法。
本发明实施例通过迁移学习将本地训练完成的处于收敛状态的模型梯度传输给其他参与方进行训练，使得其他参与方可以减少模型迭代的次数，此外，通过服务器进行联邦学习的方式根据多个客户端利用本地数据训练完成的模型梯度进行模型梯度的更新，实现了扩大训练数据的效果，提高了模型的效果。因此，本发明提出的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过联邦迁移学习的方式实现了在保护用户数据隐私的条件下，提高模型精确性及降低模型计算压力。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练装置的模块示意图；
图3为本发明一实施例提供的实现基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法的电子设备的内部结构示意图；
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于联邦迁移学***台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法的流程示意图。在本发明实施例中，所述基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法包括：
S1、利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度。
本发明实施例中，所述本地数据库中的数据可以为交通数据。本发明实施例可以利用数据采集设备从各个交通场景中获取所述交通数据。
详细地，所述交通数据包括车辆信息、人员信息、违章记录信息等，所述数据采集设备包括各种摄像设备、各种传感器等，及所述交通场景包括高速公路、乡村小路、早晚高峰的马路、公交站等场景。
详细地，所述S1包括：
创建交通流预测模型；
利用所述本地数据库中的交通数据对所述交通流预测模型进行训练，得到所述交通流预测模型的输出结果；
利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值；
当所述损失函数值趋于收敛时，得到训练完成的交通流预测模型并获取所述训练完成的交通流预测模型的梯度参数，得到本地模型梯度。
详细地，本发明实施例中，所述交通流预测模型可以通过卷积神经网络创建，并包括卷积层、池化层、全连接层等。其中，所述卷积层为利用预构建的函数对数据进行特征提取；所述池化层对所述提取的特征数据进行压缩，以提取主要特征数据，简化计算复杂度；所述全连接层为连接所有特征数据，并进行数据输出。
详细地，所述对预先创建的交通流预测模型进行训练是通过所述本地数据库中的交通数据调节所述交通流预测模型中算法的参数，使得训练后交通流预测模型是整个所述本地数据库中的交通数据较佳地映射或反射。
本发明实施例可以利用下述均值差方法(MSE)计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值；
Figure BDA0002809651210000061
其中，f(xi)表示模型输出结果，yi表示预设的标准结果，MSE表示模型损失函数值，n表示计算次数。
本发明其中一个实施例中，当所述损失函数值小于或者等于预设的阈值时，判断所述损失函数值趋于收敛，并获取此时的交通流预测模型的模型梯度，作为本地模型梯度。
本发明另一个实施例中，当所述损失函数值大于预设的阈值时，所述损失函数值尚未趋于收敛，需要进一步对所述交通流预测模型的模型梯度进行更新。
在本发明实施例中，利用如下公式对所述交通流预测模型的模型梯度进行更新：
Figure BDA0002809651210000062
θj表示更新后的模型梯度，θj-1表示更新前的模型梯度，θ0、θ1表示模型中函数预设的初始值，表示梯度下降的步伐大小，
Figure BDA0002809651210000063
表示梯度下降的方向。
S2、通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练。
所述迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，是把一个领域(即源领域)的知识，迁移到另外一个领域(即目标领域)，使得目标领域能够取得更好的学习效果。
详细地，所述迁移学习是在模型的数据与数据特征重叠都较少的情况下，选择不对数据进行切分，而利用迁移学习来克服数据或标签不足的情况。例如有两个不同机构，一家是位于中国的银行，另一家是位于美国的电商。由于受地域限制，这两家机构的用户群体交集很小，同时，由于机构类型的不同，二者的数据特征也只有小部分重合。在这种情况下，要想进行有效的联邦学习，就必须引入迁移学习，来解决单边数据规模小和标签样本少的问题，从而提升模型的效果
本发明实施例中，所述通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练，包括：
判断本地模型Ds＝ki{xi，yi}和参与联邦迁移学习的其他参与方中的模型Dt＝kj{xj，yj}中的数据类型以及用户范围是否相同；
在所述数据类型以及用户范围均相同时，将用本地模型梯度ki传输给参与联邦迁移学习的其他参与方，以进行所述其他参与方中的模型Dt＝kj{xj，yj}。
本发明实施例通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练，可以节省联邦迁移学习的其他参与方的模型迭代次数，从而节省训练时间，并提高模型训练效果。
S3、当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习。
本发明实施例中，所述联邦学习包括；将各个参与联邦迁移学习的参与方的本地模型梯度进行梯度聚合运算，得到联合模型梯度，并将所述联合模型梯度发送给各个参与联邦迁移学习的参与方。
本发明实施例中，所述梯度聚合是从值的集合中计算出单个值得运算。例如，从一个月累计的每日温度计算出日平均温度值就是一个聚合运算。本发明其中一个实施例可以通过将各个参与联邦迁移学***均得到所述联合模型梯度。
S4、接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型。
详细地，所述利用所述联邦学习之后的模型梯度更新交通流预测模型，包括：将所述联邦模型梯度载入所述交通流预测模型，并根据所述联邦模型梯度修改所述交通流预测模型中的变量，得到所述标准交通流预测模型。
S5、接收用户传送的交通数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通数据进行分析，得到交通流分析结果。
本发明实施例中根据所述标准交通流预测模型对所述交通流数据进行分析可以对道路交通情况进行预测。本发明实施例通过迁移学习将本地训练完成的处于收敛状态的模型梯度传输给其他参与方进行训练，使得其他参与方可以减少模型迭代的次数，此外，通过服务器进行联邦学习的方式根据多个客户端利用本地数据训练完成的模型梯度进行模型梯度的更新，实现了扩大训练数据的效果，提高了模型的效果。因此，本发明实施例通过联邦迁移学习的方式实现了在保护用户数据隐私的条件下，提高模型精确性及降低模型计算压力。
如图3所示，是本发明基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练装置的模块示意图。
本发明所述基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练装置可以包括本地模型训练模块101、数据迁移模块102、联邦学习模块103、模型更新模块104及数据分析模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述本地模型训练模块101，用于利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度。
所述数据迁移模块102，用于通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练，
所述联邦学习模块103，用于当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习；
所述模型更新模块104，用于接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型；
所述数据分析模块105，用于接收用户传送的交通数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通数据进行分析，得到交通流分析结果。
详细地，所述基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练装置100中的各模块在运行时可以执行包括下述步骤的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法：
步骤一、所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方中的本地模型训练模块101利用本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度。
本发明实施例中，所述本地数据库中的数据可以为交通数据。本发明实施例所述本地模型训练模块101可以利用数据采集设备从各个交通场景中获取所述交通数据。
详细地，所述交通数据包括车辆信息、人员信息、违章记录信息等，所述数据采集设备包括各种摄像设备、各种传感器等，及所述交通场景包括高速公路、乡村小路、早晚高峰的马路、公交站等场景。
详细地，所述本地模型训练模块101具体用于：创建交通流预测模型；利用所述本地数据库中的数据对所述交通流预测模型进行训练，得到所述交通流预测模型的输出结果；利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值；当所述损失函数值趋于收敛时，得到训练完成的交通流预测模型并获取所述训练完成的交通流预测模型的梯度参数，得到本地模型梯度。
详细地，本发明实施例中，所述交通流预测模型可以通过卷积神经网络创建，并包括卷积层、池化层、全连接层等。其中，所述卷积层为利用预构建的函数对数据进行特征提取；所述池化层对所述提取的特征数据进行压缩，以提取主要特征数据，简化计算复杂度；所述全连接层为连接所有特征数据，并进行数据输出。
详细地，所述本地模型训练模块101对预先创建的交通流预测模型进行训练是通过所述本地数据库中的交通数据调节所述交通流预测模型中算法的参数，使得训练后交通流预测模型是整个所述本地数据库中的交通数据较佳地映射或反射。
本发明实施例所述本地模型训练模块101可以利用下述均值差方法(MSE)计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值；
Figure BDA0002809651210000101
其中，f(xi)表示模型输出结果，yi表示预设的标准结果，MSE表示模型损失函数值，n表示计算次数。
本发明其中一个实施例中，当所述损失函数值小于或者等于预设的阈值时，所述本地模型训练模块101判断所述损失函数值趋于收敛，并获取此时的交通流预测模型的模型梯度，作为本地模型梯度。
本发明另一个实施例中，当所述损失函数值大于预设的阈值时，所述本地模型训练模块101判断所述损失函数值尚未趋于收敛，需要进一步对所述交通流预测模型的模型梯度进行更新。
在本发明实施例中，所述本地模型训练模块101利用如下公式对所述交通流预测模型的模型梯度进行更新：
Figure BDA0002809651210000102
θj表示更新后的模型梯度，θj-1表示更新前的模型梯度，θ0、θ1表示模型中函数预设的初始值，表示梯度下降的步伐大小，
Figure BDA0002809651210000103
表示梯度下降的方向。
步骤二、数据迁移模块102通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练。
所述迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，是把一个领域(即源领域)的知识，迁移到另外一个领域(即目标领域)，使得目标领域能够取得更好的学习效果。
详细地，所述迁移学习是在模型的数据与数据特征重叠都较少的情况下，选择不对数据进行切分，而利用迁移学习来克服数据或标签不足的情况。例如有两个不同机构，一家是位于中国的银行，另一家是位于美国的电商。由于受地域限制，这两家机构的用户群体交集很小，同时，由于机构类型的不同，二者的数据特征也只有小部分重合。在这种情况下，要想进行有效的联邦学习，就必须引入迁移学习，来解决单边数据规模小和标签样本少的问题，从而提升模型的效果
本发明实施例中，所述数据迁移模块102在将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练时，执行：
判断本地模型Ds＝ki{xi，yi}和参与联邦迁移学习的其他参与方中的模型Dt＝kj{xj，yj}中的数据类型以及用户范围是否相同；
在所述数据类型以及用户范围均相同时，将用本地模型梯度ki传输给参与联邦迁移学习的其他参与方，以进行所述其他参与方中的模型Dt＝kj{xj，yj}。
本发明实施例所述数据迁移模块102通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练，可以节省联邦迁移学习的其他参与方的模型迭代次数，从而节省训练时间，并提高模型训练效果。
步骤三、当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，联邦学习模块103将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习。
本发明实施例中，所述联邦学习包括：将各个参与联邦迁移学习的参与方的本地模型梯度进行梯度聚合运算，得到联合模型梯度，并将所述联合模型梯度发送给各个参与联邦迁移学习的参与方。
本发明实施例中，所述梯度聚合是从值的集合中计算出单个值得运算。例如，从一个月累计的每日温度计算出日平均温度值就是一个聚合运算。本发明其中一个实施例可以通过将各个参与联邦迁移学***均得到所述联合模型梯度。
步骤四、模型更新模块104接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型。
详细地，所述模型更新模块104利用所述联邦学习之后的模型梯度更新交通流预测模型，包括：将所述联邦模型梯度载入所述交通流预测模型，并根据所述联邦模型梯度修改所述交通流预测模型中的变量，得到所述标准交通流预测模型。
步骤五、数据分析模块105接收用户传送的交通流数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通流数据进行分析，得到交通流分析结果。
本发明实施例根据所述标准交通流预测模型对所述交通流数据进行分析可以对道路交通情况进行预测。
如图3所示，是本发明实现基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练程序12是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度；
通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练；
当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习；
接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型；
接收用户传送的交通数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通数据进行分析，得到交通流分析结果。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图表记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，其特征在于，所述方法应用于参与联邦迁移学习的其中一个参与方，包括：
利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度；
通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练；
当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习；
接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型；
接收用户传送的交通流数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通数据进行分析，得到交通流分析结果。
2.如权利要求1所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，其特征在于，所述利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度，包括：
创建交通流预测模型；
利用所述本地数据库中的交通数据对所述交通流预测模型进行训练，得到所述交通流预测模型的输出结果；
利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值；
当所述损失函数值趋于收敛时，得到训练完成的交通流预测模型并获取所述训练完成的交通流预测模型的梯度参数，得到本地模型梯度。
3.如权利要求2所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，其特征在于，所述利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值，包括：
利用如下公式计算所述损失函数值：
Figure FDA0002809651200000021
其中，f(xi)表示模型输出结果，yi表示预设的标准结果，MSE表示模型损失函数值，n表示计算次数。
4.如权利要求3所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，其特征在于，所述利用预设的损失函数计算所述输出结果与预设的标准结果之间的损失函数值之后，还包括：
当所述损失函数值尚未趋于收敛，利用下述公式对所述交通流预测模型的模型梯度进行更新：
Figure FDA0002809651200000022
θj表示更新后的模型梯度，θj-1表示更新前的模型梯度，θ0、θ1是预设的模型梯度初始值，α表示梯度下降的步伐大小，
Figure FDA0002809651200000023
表示梯度下降的方向。
5.如权利要求1所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，其特征在于，所述通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦学习的其他参与方进行各自的模型训练，包括：
判断本地模型Ds＝ki{xi，yi}和参与联邦迁移学习的其他参与方中的模型Dt＝kj{xj，yj}中的数据类型以及用户范围是否相同；
在所述数据类型以及用户范围均相同时，将用本地模型梯度ki传输给参与联邦迁移学习的其他参与方，以进行所述其他参与方中的模型Dt＝kj{xj，yj}。
6.如权利要求1所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，其特征在于，所述将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习，包括：
将各个参与联邦迁移学习的参与方的本地模型梯度进行梯度聚合运算得到联合模型梯度；
将所述联合模型梯度发送给各个参与联邦迁移学习的参与方。
7.如权利要求6所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法，其特征在于，所述将所述联合模型梯度发送给各个参与联邦迁移学习的参与方之后还包括：
将所述联邦模型梯度载入所述交通流预测模型；
根据所述联邦模型梯度修改所述交通流预测模型中的变量，得到所述标准交通流预测模型。
8.一种基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：
本地模型训练模块，用于利用所述参与联邦迁移学习的其中一个参与方的本地数据库中的交通数据对预先创建的交通流预测模型进行训练，直到所述交通流预测模型的损失函数收敛，得到本地模型梯度；
数据迁移模块，用于通过迁移学习将所述本地模型梯度传输给参与联邦迁移学习的其他参与方进行各自模型的训练；
联邦学习模块，用于当所有参与联邦迁移学习的参与方的模型中的损失函数都收敛时，将所述本地模型梯度发送给云端进行联邦学习；
模型更新模块，用于接收所述云端返回来的联邦学习之后的模型梯度，并利用所述联邦学习之后的模型梯度修改所述交通流预测模型的模型梯度，得到标准交通流预测模型；
数据分析模块，用于接收用户传送的交通数据，并利用所述标准交通流预测模型对所述交通数据进行分析，得到交通流分析结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法。
10.一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于联邦迁移学习的交通流预测模型训练方法。
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