基于深度学习的LSTM的交通流量预测

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交通流预测是智能交通系统的关键基础技术之一,直接影响到交通控制与诱导系统的实现。针对当前道路交通流预测方法不能充分揭示交通流内部本质规律的问题,提出一种基于深度学习的预测模型,利用长短期记忆网络(LSTM),对交通流量进行了预测。结果显示,提出的预测模型具有较高的准确性,是一种有效的交通流预测方法。
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