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基于時空相關性的短時交通流量預測方法
閆楊; 孫麗珺; 朱蘭婷 青島科技大學信息科學技術學院; 山東青島266061
關鍵詞：短時交通流量 雙向門控循環單元 時空特征 周期性特征
摘要：新一代智能交通系統的智能出行、交通大數據智能化決策需要精準及時的短時交通流量預測,深度學習通過機器學習技術自身產生特征,可為短時交通流量預測提供解決方法。以深度學習模型為基礎,提出一種結合Conv-GRU和Bi-GRU的短時交通流量預測方法,利用卷積-門控循環單元提取交通流量的時空特征,通過雙向門控循環單元提取交通流量的周期特征,將提取的特征進行融合得到交通流量的預測值。實驗結果表明,該方法能夠準確地預測短時交通流量,與Conv-LSTM方法相比,收斂速度較快,具有更短的運行時間。
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