【摘 要】
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随着计算机的发展与进步和处理数据能力的提升, 深度学习在医学、 建筑学、 金融预测等方面已取得一定成果和广泛的应用,在交通流处理方面也取得了初步的成效.在过去交通流预
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随着计算机的发展与进步和处理数据能力的提升, 深度学习在医学、 建筑学、 金融预测等方面已取得一定成果和广泛的应用,在交通流处理方面也取得了初步的成效.在过去交通流预测通过一些原始数据统计和原始特征的人工提取, 再经过统计学处理, 才可得到结果.这样处理数据需要大量的人力物力, 无法进行端对端的学习,不具有时效性. 故实现端对端的, 具有时效性的学习实现在研究必不可少的一个问题.而基于 CNN和LSTM 的交通流预测可以在视频等信息获取之后经过处理直接得到想要的数据结果, 可更为精确的预测下一时段的交通流
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