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高速公路交通流预测模型研究
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摘要
通过对LSTM神经网络模型和RNN神经网络模型的架构组成以及运算方式进行了分析总结,二者在对交通流数据处理和训练时间上都各占优势。因此,本文以改进的LSTM神经网络模型(GA-LSTM模型和GRU&Bi-LSTM)对高速公路交通流进行预测研究,结果表明,改进后的模型其计算精确度和对数据处理分析能力均强于未改进的LSTM模型。
作者
梁永田
机构地区
中国铁建投资集团有限公司
出处
《交通世界》
2022年第36期14-16,19,共4页
Transpoworld
关键词
交通流预测
LSTM神经网络
深度学习
分类号
U412 [交通运输工程—道路与铁道工程]
引文网络
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