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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>一種用于交通流預(yù)測的深度學(xué)習(xí)框架

      一種用于交通流預(yù)測的深度學(xué)習(xí)框架

      2021-04-14 | pdf | 1.68 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　交通流預(yù)測作為智能交通系統(tǒng)的一個關(guān)鍵問題，是國內(nèi)外交通領(lǐng)域的硏究熱點。交通流預(yù)測的主要挑戰(zhàn)在于交通流數(shù)據(jù)本身具有復(fù)雜的時空關(guān)聯(lián)，且易受各種社會事件的影響。針對這些挑戰(zhàn)，提出一種用于交通流預(yù)測的深度學(xué)習(xí)框架。一方面，針對道路網(wǎng)絡(luò)非歐氏的空間關(guān)聯(lián)以及交通流時序數(shù)據(jù)的時間關(guān)聯(lián)，設(shè)計了一種融合圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征抽取子網(wǎng)絡(luò);另一方面，針對社會事件對交通流的潛在影響，設(shè)計了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會事件特征抽取子網(wǎng)絡(luò)。最后融合時空關(guān)聯(lián)特征抽取子網(wǎng)絡(luò)和社會事件特征抽取子網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)交通流預(yù)測模型。為了驗證模型的有效性，文中基于真實交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了實驗。結(jié)果表明，所提模型與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比具有較髙的準(zhǔn)確度，準(zhǔn)確度提髙了3%~6%。

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