基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型
为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对关键参数的设置进行优化,提出模型求解算法.通过杭金衢高速新岭隧道段数据进行案例分析,模型预测精度高于传统时间序列模型,为今后高速公路运行管理提供可靠支撑.
高速公路、短期车流量预测、长短期记忆网络(LSTM)、深度学习
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U491.113(交通工程与公路运输技术管理)
2019-08-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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