【摘 要】
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随着智慧高速的信息化建设与人民生活水平的不断提高,高速公路出行量日益增多,相较于常见的检测手段,基于手机信令技术分析计算交通运行状态的方法更易操作可行本文提出了一种基于组合权重训练的神经网络模型预测高速公路的交通运行状态,首先,将ETC门架数据和基于手机信令计算的交通状态数据进行数据融合;然后,将多种神经网络模型作为基础模型,基于基础模型的输出和过去信息的相关性求解注意力机制输出,充分利用多个单一神经网络的优势,提高预测模型的精度;最后,通过实验验证了提出方法的有效性和可行性。
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随着智慧高速的信息化建设与人民生活水平的不断提高,高速公路出行量日益增多,相较于常见的检测手段,基于手机信令技术分析计算交通运行状态的方法更易操作可行本文提出了一种基于组合权重训练的神经网络模型预测高速公路的交通运行状态,首先,将ETC门架数据和基于手机信令计算的交通状态数据进行数据融合;然后,将多种神经网络模型作为基础模型,基于基础模型的输出和过去信息的相关性求解注意力机制输出,充分利用多个单一神经网络的优势,提高预测模型的精度;最后,通过实验验证了提出方法的有效性和可行性。
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