【摘 要】
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为了在交通拥堵预测算法中充分考虑各类因素的影响以及挖掘交通流数据隐含的深层特征,该文提出基于长短期记忆(Long-short term memory,LSTM)模型的交通拥堵预测方法。该方法
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京理工大学电子工程与光电技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项(2016YFE0108000),江苏省重点研发计划(产业前瞻与共性关键技术)项目(BE2017163),新一代国家交通控制网江苏(常州)试点工程
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为了在交通拥堵预测算法中充分考虑各类因素的影响以及挖掘交通流数据隐含的深层特征,该文提出基于长短期记忆(Long-short term memory,LSTM)模型的交通拥堵预测方法。该方法充分考虑交通流特征、天气、节假日等因素,首先利用去噪自编码模型提取输入数据的核心特征,再使用LSTM模型长时记忆历史数据,二者结合对城市交通拥堵程度进行有效预测,通过与已有的交通拥堵预测模型进行对比,结果表明,该方法具有较高的预测准确度和鲁棒性,准确度能达到92%以上。
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