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基于時(shí)空相關(guān)性的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法
關(guān)鍵詞：短時(shí)交通流量 雙向門控循環(huán)單元 時(shí)空特征 周期性特征
摘要：新一代智能交通系統(tǒng)的智能出行、交通大數(shù)據(jù)智能化決策需要精準(zhǔn)及時(shí)的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè),深度學(xué)習(xí)通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自身產(chǎn)生特征,可為短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)提供解決方法。以深度學(xué)習(xí)模型為基礎(chǔ),提出一種結(jié)合Conv-GRU和Bi-GRU的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法,利用卷積-門控循環(huán)單元提取交通流量的時(shí)空特征,通過雙向門控循環(huán)單元提取交通流量的周期特征,將提取的特征進(jìn)行融合得到交通流量的預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)短時(shí)交通流量,與Conv-LSTM方法相比,收斂速度較快,具有更短的運(yùn)行時(shí)間。
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