【摘 要】
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高速公路收费数据记录了车辆进出高速公路的时间、地点等信息,实际上能反映高速公路各个入口及出口车流量。入口和出口车流量之间,存在着一定的时空因果联系。因此,本文提出
【机 构】
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中山大学数据科学与计算机学院,广东省交通运输档案信息管理中心
【基金项目】
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广东省交通运输厅交通信息化领域科技项目——基于高速公路收费数据的交通需求模式发现及预测研究(科技-2015-02-054)
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高速公路收费数据记录了车辆进出高速公路的时间、地点等信息,实际上能反映高速公路各个入口及出口车流量。入口和出口车流量之间,存在着一定的时空因果联系。因此,本文提出了一种基于深度学习的高速公路出口流量预测方法。该方法首先基于各个出口站点的流量来源相似性进行聚类,形成多个出口站点分组。然后针对每组站点,选取对它们影响大的多个入口站点流量作为输入,应用CNN+RNN模型,实现多个出口站点流量的同步预测。基于广东省高速公路收费数据的实验研究表明,本文所提出的模型具有较高的预测精度和效率。
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