【摘 要】
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智能交通是现代交通发展的前沿领域,交通事件预测是其中的一个研究热点。传统BP神经网络模型是交通事件分析中常用的模型分析方法之一,但易陷入局部极值,不适合处理长期且连续的交通事件数据。为解决上述问题,提出使用循环神经网络处理交通事件数据,利用循环神经网络模型的有限时间长度记忆优势,构建序列数据分类模型来训练数据,采用随机失活方法去除模型的过拟合问题,通过达拉斯地区的实际流量数据验证,将预测结果与传统
【机 构】
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河南科技大学信息工程学院,北京信息职业技术学院软件工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51474095),河南省重点攻关项目(152102210277),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20180313)(NGII20160517),河南省高校科技创新团队支持计划项目(17IRTSTHN010),河南科技大学科技创新团队项目(2015XTD011),河南科技大学重大产学研合作培育基金项目(2015ZDCXY03)。
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智能交通是现代交通发展的前沿领域,交通事件预测是其中的一个研究热点。传统BP神经网络模型是交通事件分析中常用的模型分析方法之一,但易陷入局部极值,不适合处理长期且连续的交通事件数据。为解决上述问题,提出使用循环神经网络处理交通事件数据,利用循环神经网络模型的有限时间长度记忆优势,构建序列数据分类模型来训练数据,采用随机失活方法去除模型的过拟合问题,通过达拉斯地区的实际流量数据验证,将预测结果与传统BP神经网络模型方法作对比。实验对比结果表明,该综合算法在预测精度和损失值方面均有较明显提升,验证了方法
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