在此背景下,本文针对交通时空数据特点,提出了一种预测交通流量的方法,是基于深度学习来预测。首先,全面总结现有的交通流量预测方法并进行比较;其次,对交通流预测中涉及到的基本定义、参数进行详细阐述;再次,详细介绍了机器学习和深度学习理论,为后续建立模型奠定理论基础;然后,采用深度学习中的CNN、LSTM作为基本网络结构,...
基于CNN-ResNet-LSTM模型的城市短时交通流量预测算法 针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络(CNN),残差神经单元(ResNet)和长短期记... 蒲悦逸,王文涵,朱强,... - 《北京邮电大学学报》 被引量: 0发表: 2020年 基于CNN...