深度学习在城市交通流预测中的实践研究

发布时间：2017-10-21 16:41

  本文关键词：深度学习在城市交通流预测中的实践研究

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【摘要】：短时交通流状态预测对于实现城市智能交通系统至关重要。在过去,很多神经网络模型被提出来用以预测交通流,但是效果并不是很显著。究其原因,是因为大多数都是利用浅层模型在学习,浅层模型由于容易陷入局部极值而且不能模拟更复杂的数学运算,所以并不适合于模拟现实的交通状况。深度学习作为机器学习的新兴学科,在语音与图像处理方面取得了显著的成效,它能够非监督地从数据中学习出有效的特征用以预测,故在此利用深度学习进行建模用以城市主干道交通流预测。实验表明,模型取得了不错的交通流预测效果。
【作者单位】： 华北计算技术研究所;
【关键词】： 深度学习 交通流预测 神经网络 机器学习
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 0引言随着社会的快速发展和机动车数量的急剧增加,城市交通日益趋向于拥堵,交通事故与空气污染也进一步加剧。在我国,北京、上海这样的大城市在中心市区的平均车速在高峰时期不足20 km/h,交通拥堵又进一步导致了能耗加剧与环境污染。研究结果表明[1],当车速由40 km/h降低至10

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本文编号：1074371