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基于大数据的城市交通流短时预测系统研究与实现
【摘 要】
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交通流数据体量大,结构复杂,具有很强的非线性特征。如何有效利用海量的交通流数据,对城市交通进行准确实时的短时预测是一个富有挑战性且意义巨大的问题。传统的浅层交通流短时预测算法无法完全发掘交通流数据中蕴含的规律,无法对交通流数据进行准确地预测。深度学习算法可以自动学习交通流数据中的非线性特征,进而对交通流数据进行精准地预测,近些年被广泛关注。随着大数据技术的发展,依靠并行化技术,复杂的深度学习算法的
【机 构】
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武汉理工大学
【出 处】
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武汉理工大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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