作者：李明明; 雷菊阳; 赵从健智能交通系统时间序列短时交通流预测
摘要：为减轻日益严重的交通拥堵问题,实现智能交通管控,给交通流诱导和交通出行提供准确实时的交通流预测数据,设计了基于长短时记忆神经网络(LSTM)和BP神经网络结合的LSTM-BP组合模型算法.挖掘已知交通流数据的特征因子,建立时间序列预测模型框架,借助Matlab完成从数据的处理到模型的仿真,实现基于LSTMBP的短时交通流精确预测.通过与LSTM\BP\WNN三种预测网络模型的对比,结果表明LSTM-BP预测的时间序列具有较高的精度和稳定性.该模型的搭建,可对交通分布的预测、交通方式的划分、实时交通流的分配提供依据和参考.
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