【摘 要】
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为了对某试验场3年的在场车辆总数数据进行分析,并希望对其未来1年的趋势进行预测,对在场车辆总数数据先采用ARIMA和Fbprophet方法进行简单分析,发现该类传统统计方法不能识
【基金项目】
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工信部2016年工业强基工程(0714-EMTC02-5593/20)
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为了对某试验场3年的在场车辆总数数据进行分析,并希望对其未来1年的趋势进行预测,对在场车辆总数数据先采用ARIMA和Fbprophet方法进行简单分析,发现该类传统统计方法不能识别车辆总数数据中的疏远点,且在长时预测上不太适用。分别使用机器学习中基于长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）及门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）的方法对在场车辆总数进行训练,发现损失函数（loss）均能快速收敛。利用训练好的模型进行测试,测试结果表明LSTM和真实值
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