【摘 要】
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面对巨大的交通数据处理,传统的交通流预测模型预测效果不佳,为更深入分析路网的交通状况和实现交通优化控制策略,本文结合车联网技术,以交通流数据为研究对象,建立基于长短
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61971191),国家自然科学基金(61661021),江西省交通厅科研资助项目(No.2016D0037),江西省主要学科学术和技术带头人资助计划项目(20172BCB22016),江西省研究生创新基金(YC2019-S264)资助
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面对巨大的交通数据处理,传统的交通流预测模型预测效果不佳,为更深入分析路网的交通状况和实现交通优化控制策略,本文结合车联网技术,以交通流数据为研究对象,建立基于长短时记忆网络(Long Short Term Model,LSTM)的预测模型,选取美国加州PEMS系统的实际交通流数据作为实验数据,对比传统时间序列预测模型,发现LSTM预测模型比传统差分整合移动平均自回归模型(Auto Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)的预测误差更小,同时也能达到更好的交通
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