【摘 要】
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交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北远东通信系统工程有限公司,中国电子科学研究院,社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC0820505)。
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交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很好的捕捉了时空特征。然而,实际城市交通状态还受天气、节假日等因素影响,往往在恶劣天气、节假日更倾向于出现交通拥堵。为解决上述问题,文中提出了融合多模态信息的Prophet-DCRNN路口交通预测方法,利用Prophet时序预测算法捕获节假日效应,采用DCRNN捕获交通时空特性,此外采用类stacking技术,融合Prophet算法、DCRNN算法
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