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基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型
被引量:
10
1
作者
宋予佳
张健
邢珺
《公路》
北大核心
2019年第7期224-229,共6页
为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对关键参数的设置进行优化,提出模型求解算法。通过杭金衢高...
为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对关键参数的设置进行优化,提出模型求解算法。通过杭金衢高速新岭隧道段数据进行案例分析,模型预测精度高于传统时间序列模型,为今后高速公路运行管理提供可靠支撑。
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关键词
高速公路
短期车流量预测
长
短期
记忆网络(LSTM)
深度学习
原文传递
题名
基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型
被引量:
10
1
作者
宋予佳
张健
邢珺
机构
浙江交通大数据中心有限公司
出处
《公路》
北大核心
2019年第7期224-229,共6页
文摘
为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对关键参数的设置进行优化,提出模型求解算法。通过杭金衢高速新岭隧道段数据进行案例分析,模型预测精度高于传统时间序列模型,为今后高速公路运行管理提供可靠支撑。
关键词
高速公路
短期车流量预测
长
短期
记忆网络(LSTM)
深度学习
分类号
U491.113 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型
宋予佳
张健
邢珺
《公路》
北大核心
2019
10
原文传递
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