摘要
文章提出一种基于边缘计算和深度学习的交通流预测方法,采用基于CNN-LSTM的深度学习模型,并将深度学习模型中的数据预处理和推理计算移动到边缘节点上。实验结果表明,该方法可以有效地提高交通流预测的准确性和实时性,具有较好的应用前景。
出处
《西部交通科技》
2023年第9期189-191,共3页
Western China Communications Science & Technology
基金
广西交通职业技术学院科学研究项目“基于边缘计算的交通预警系统”(编号:JZY2021KAY07)
广西交通职业技术学院科学研究项目“广西高速公路交通拥堵防治的研究与应用”(编号:JZY2021KAZ05)
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“大数据背景下道路运输交通安全风险预警平台研究与应用”(编号:2022KY1122)
广西高等教育本科教学改革工程项目“智能时代高校思想政治理论课‘3+3+3’教学模式的研究与实践”(编号:2021JGA393)。
