基于深度学习的大流量高速公路交通预测方法研究

为更高效、精准地预测高速公路大流量路段的交通状况,本文提出了一种结合残差网络(ResNet)、图卷积网络(GCN)和长短期记忆(LSTM)等深度学习技术的短期交通预测算法模型(名为“Res-LSTM”模型),以高速公路ETC门架系统数据为研究基础,以交通流密度作为统计指标,有效验证后表明,相较于其他传统时间序列统计、机器学习算法,本文提出的方法更加准确和稳定,可作为智慧高速应用、公众服务系统算法接口。

可以看的“门铃声”

假如门外有人在按门铃，门内的人却没有听到就不能及时去开门，那么门外的人的心情会怎样呢？