基于改進(jìn)的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測(cè)
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>1443 K
標(biāo)簽： 車(chē)流量預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 改進(jìn)的粒子群算法
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文檔介紹：針對(duì)未來(lái)時(shí)刻交通流量的預(yù)測(cè)問(wèn)題，在考慮歷史時(shí)刻車(chē)流量數(shù)據(jù)、日期屬性、天氣、降雨量等多方面影響因素的同時(shí)，提出一種考慮多方面影響因素的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM*)模型。實(shí)驗(yàn)表明在對(duì)短期車(chē)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，LSTM*模型的準(zhǔn)確性?xún)?yōu)于現(xiàn)有的基線(xiàn)方法；對(duì)長(zhǎng)期車(chē)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，基于粒子群算法改進(jìn)的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSOLSTM*）模型的準(zhǔn)確性?xún)?yōu)于LSTM*模型。
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