【摘 要】
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动力性差、尺寸大是货车影响道路交通流运行效率的重要原因,为提高货车运行效率,对快速路货车流量预测问题进行研究.基于货车GPS轨迹数据,构建长短时循环神经网络(Long Short Term Memory, LSTM),门控神经单元(Gated Recurrent Unit, GRU),双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory, Bi-LSTM)和
【机 构】
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北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(52072025)。
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动力性差、尺寸大是货车影响道路交通流运行效率的重要原因,为提高货车运行效率,对快速路货车流量预测问题进行研究.基于货车GPS轨迹数据,构建长短时循环神经网络(Long Short Term Memory, LSTM),门控神经单元(Gated Recurrent Unit, GRU),双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory, Bi-LSTM)和双向门控神经单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)
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