【摘 要】
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准确的预测节假日期间高速公路交通流量,能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR预测模型,利用BP神经网络对样本数据进行处理,再将LSTM捕获的数据特征输入SVR回归层中实现交通流预测。选取"十一"黄金周前后时段,利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR模型进行验证,并将LSTM-SVR模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SV
【机 构】
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昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650504;云南综合交通发展与区域物流管理智库,云南昆明650504
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准确的预测节假日期间高速公路交通流量,能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR预测模型,利用BP神经网络对样本数据进行处理,再将LSTM捕获的数据特征输入SVR回归层中实现交通流预测。选取"十一"黄金周前后时段,利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR模型进行验证,并将LSTM-SVR模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。
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