【摘 要】
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针对现有预测模型不能充分提取交通流时空特征的问题,提出一种基于改进卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络
【机 构】
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华东交通大学信息工程学院,江西省车联网关键技术工程实验室,北京交通大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61661021,No.61971191）;中国科学院上海微系统与信息技术研究所开放课题项目（No.20190910）;江西省自然科学基金重点项目（No.20202ACBL202006）;江西省研究生创新基金（No.YC2019-S264）资助
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针对现有预测模型不能充分提取交通流时空特征的问题,提出一种基于改进卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的短时交通流预测方法。首先,采用分层提取方法使设计的网络结构和一维卷积核函数自动提取交通流序列的空间特征;其次,优化LSTM网络模块来减少网络对数据的长时间依赖;最后,在端对端模型的训练过程中,引入改进后的自适应矩估计(rectified adaptive moment estimat
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