【摘 要】
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旅行时间预测是城市智能交通系统的重要指标。本文采用深度学习中的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法预测道路旅行时间,通过调节LSTM隐藏层单元数和训练
【机 构】
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江苏自动化研究所,连云港杰瑞电子有限公司
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旅行时间预测是城市智能交通系统的重要指标。本文采用深度学习中的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法预测道路旅行时间,通过调节LSTM隐藏层单元数和训练次数得到最优的时间相关的LSTM模型;而后将改进时间型LSTM模型和传统BP(Back Propagation)神经网络模型、支持向量机模型、kNN模型以及时间序列ARIMA模型进行对比分析。实验结果表明改进的T-LSTM模型训练效率以及预测精度均优于其它四种模型。
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