【摘 要】
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针对交通流时间序列,在深度学习的理论框架下,构建基于LSTM-RNN的城市快速路短时交通流预测模型.根据交通流的时空相关性完成时间序列的重构,依靠模型训练对时空关联特性进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(61263024);广东省自然科学基金(2016A030310104)~~
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针对交通流时间序列,在深度学习的理论框架下,构建基于LSTM-RNN的城市快速路短时交通流预测模型.根据交通流的时空相关性完成时间序列的重构,依靠模型训练对时空关联特性进行识别和强化,兼顾精度和时效性确定神经网络深度,完成短时交通流预测模型搭建.基于Tensor Flow的Keras完成LSTM-RNN的逐层构建和精细化调参,利用路网实测数据样本完成算法验证,实现模型本地保存并根据预测精度进行自适应更新.结果表明,本文所采用的预测算法精度高,受训练样本量的限制较小,实时性、扩展性和实用性均得到有效提高.
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