【摘 要】
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新一代智能交通系统的智能出行、交通大数据智能化决策需要精准、及时的短时交通流量预测。深度学习通过机器学习技术自身产生特征，为短时交通流量预测提供了新的解决方法。为
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61671261);国家自然科学基金青年基金(No.61802217)
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新一代智能交通系统的智能出行、交通大数据智能化决策需要精准、及时的短时交通流量预测。深度学习通过机器学习技术自身产生特征，为短时交通流量预测提供了新的解决方法。为此，本文提出了一种基于时空相关性的短时交通流量预测方法——Conv-GRU方法。该方法以深度学习模型为基础，利用卷积-循环门控单元提取交通流量的时空特征，双向门控循环单元提取交通流量的周期特征，将提取的特征进行融合，得到交通流量的预测值。实验结果表明，与现有方法相比，Conv-GRU方法能够更准确的预测短时交通流量；与目前已有的准确率高的Conv-LSTM方法相比较，运行时间更短。为进一步实现“全息交通”提供了支持。
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