【摘 要】
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针对影响高速公路交通流量因素多样而复杂的问题,提出了一种基于多元因素的Bi-LSTM (双向长短期记忆网络)高速公路交通流预测模型.首先对原始数据进行清理和相关性分析,提高
【机 构】
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长安大学信息工程学院,绍兴市交通建设有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2020YFB1600400),陕西省重点研发计划(2019ZDLGY17-08),浙江省交通运输厅科技计划(2020026)。
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针对影响高速公路交通流量因素多样而复杂的问题,提出了一种基于多元因素的Bi-LSTM (双向长短期记忆网络)高速公路交通流预测模型.首先对原始数据进行清理和相关性分析,提高研究准确性,降低数据维度;其次,基于时间滑动窗口,构建多元因素交通流时序矩阵,并以MAE与RMSE为评估指标,训练优化Bi-LSTM交通流预测模型.本模型同时考虑了天气状况、节假日、收费情况等高相关度影响因素,及交通流前序、后序变化的影响.以陕西省高速公路收费数据为实验对象,结果表明:与GRU和LSTM两种神经网络相比较,本模型在高速公
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