对于第二个问题，双向LSTM的常见做法都是将第一层和第二层的输入融合（拼接，相加）到一起作为整个BiL...
本发明的一种基于道路聚类和双层双向lstm的交通流量预测方法,具体包括以下步骤:(1)原始训练数据格式化,训练数据中的交通流量用1到n之间的数字量化,1表示道路非常通畅,n表示道路非常拥堵,道路拥堵情况由1到n递增,0表示缺失值;数据格式可准备成如图1所示,左边表格为道路在相应时刻对应的流量信息,右边表格为路网的拓扑...
一种基于道路聚类和双层双向LSTM的交通流量预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于道路聚类和双层双向LSTM的交通流量预测方法说明:本发明公开了一种基于道路聚类和双层双向LSTM的交通流量预测方法,包括:1)提出了一种对训练数...专利查询请上爱企查
1、本发明的目的在于解决现有技术所存在的问题,提供基于手部关键点与双层双向lstm网络的动态手势识别方法,对手语视频数据集进行采集得到关键点信息,用双层双向lstm网络模型对关键点信息手语识别,充分挖掘和利用关键点信息,提高手语识别速度和准确率。 2、本发明通过采取以下技术方案实现上述目的: ...
本发明公开了一种基于道路聚类和双层双向LSTM的交通流量预测方法,包括:1)提出了一种对训练数据存在缺失值时,对丢失值采取周围平均化的方式填补缺失数据,提高预测精度;2)提出了一种根据历史流量数据对道路进行相关性聚类,将道路分成若干组,并在数据预处理阶段同时利用时间信息和空间信息,提高预测精度;3)设计了一种双层...
一般是选择两层维度相同，原因是两层维度相同或不同对模型效果影响不大，两层维度相同显然超参数容易调...
摘要 本发明公开了一种基于道路聚类和双层双向LSTM的交通流量预测方法,包括:1)提出了一种对训练数据存在缺失值时,对丢失值采取周围平均化的方式填补缺失数据,提高预测精度;2)提出了一种根据历史流量数据对道路进行相关性聚类,将道路分成若干组,并在数据预处理阶段同时利用时间信息和空间信息,提高预测精度;3)设计了一...