【摘 要】
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短时交通流量预测为智能交通系统(ITS)的研究方向之一。现有相关研究中所提及的基于深度学习的方法,需要较高的计算复杂度或模型的回归预测能力存在一定的不足。因此,提出一
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州大学-星云股份智慧新能源研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2018YFB0104403),福州大学校企合作项目(01001707,00101522)
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短时交通流量预测为智能交通系统(ITS)的研究方向之一。现有相关研究中所提及的基于深度学习的方法,需要较高的计算复杂度或模型的回归预测能力存在一定的不足。因此,提出一种将门循环单元(gated recurrent unit,GRU)与支持向量回归(support vector regression,SVR)相结合的模型。该模型一方面借助深度学习模型的强大能力进行特征提取工作,并相较长短时记忆网络(long short term memory,LSTM)降低了一定的计算量,同时,又以支持向量回归模型来增强整
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