【摘 要】
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如今,准确及时的短期交通情况预测对智能交通系统有着重要意义。交通网络中的车速预测是智能交通系统的重要组成部分。准确及时的车速预测可以支撑交通管理,改善交通状况。然而大规模网络范围内的交通速度预测是一项具有挑战性的任务,原因是道路网络的计算复杂性、交通堵塞在长时间上的传播以及交通数据中的空间相关性。近年来,基于深度学习的方法在交通预测中显,示出了其优越性。这些方法能够有效地捕捉路网复杂的空间相关性和
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如今,准确及时的短期交通情况预测对智能交通系统有着重要意义。交通网络中的车速预测是智能交通系统的重要组成部分。准确及时的车速预测可以支撑交通管理,改善交通状况。然而大规模网络范围内的交通速度预测是一项具有挑战性的任务,原因是道路网络的计算复杂性、交通堵塞在长时间上的传播以及交通数据中的空间相关性。近年来,基于深度学习的方法在交通预测中显,示出了其优越性。这些方法能够有效地捕捉路网复杂的空间相关性和非线性交通状况。然而,从模型结构的深度、预测区域的空间尺度和预测能力的角度来看,这些时空数据尚未在交通预测中得到充分的利用。因此,为了克服上述问题,本文提出了一种基于深度学习的交通网络速度预测结构Att BDLSTM-FCN,该结构基于全卷积神经网络、双向长短期记忆和注意力机制,考虑双向空间特征和时间关系,去预测交通网络的车速。在该模型中,使用FCN增强了基于注意力的双向LSTM预测能力。通过大规模真实数据集上的实验,本文模型优于现有的最新模型。另外,我们提出的模型也可以预测多个阶段的交通速度。
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