【摘 要】
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为充分掌握高速公路收费站的交通流特征，助力智慧高速公路建设，以宁夏回族自治区银川南收费站为研究对象，分别采用图像观测法和科学计算法对其出入口交通流量进行相关性分析，得到二者的相关系数和显著性水平，表明出口流量与入口流量具有极强的相关性。通过傅里叶变换得到收费站交通流量的周期性特征，并运用自相关系数对周期性进行检验。将周期性特征加入长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM
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为充分掌握高速公路收费站的交通流特征，助力智慧高速公路建设，以宁夏回族自治区银川南收费站为研究对象，分别采用图像观测法和科学计算法对其出入口交通流量进行相关性分析，得到二者的相关系数和显著性水平，表明出口流量与入口流量具有极强的相关性。通过傅里叶变换得到收费站交通流量的周期性特征，并运用自相关系数对周期性进行检验。将周期性特征加入长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络模型中，并基于整年的收费数据和跨年度的收费数据对收费站出入口交通流量进行预测，验证该模型的有效性。结果表明该基于周期性特征的交通流量预测模型能取得良好的预测效果。
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