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2021年22期
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基于数据挖掘技术和深度学习的短时交通流预测
基于数据挖掘技术和深度学习的短时交通流预测
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摘要
摘要:交通流预测是智能交通系统的关键基础技术之一,直接影响到交通控制与诱导系统的实现。针对当前道路交通流预测方法不能充分揭示交通流内部本质规律的问题,提出一种基于深度学习的预测模型,结合数据挖掘技术和长短期记忆网络对交通流量进行了预测。结果显示,提出的预测模型具有较高的准确性。
DOI
5jog1e20dv/5731236
作者
沈良晨
机构地区
重庆交通大学 重庆 400000
出处
《科学与技术》
2021年22期
关键词
交通流
数据挖掘
短时预测
深度学习
LSTM
分类
[建筑科学][建筑技术科学]
出版日期
2021年12月28日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
科学与技术
2021年22期
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