Trafikhastighetsprognoser är kända som ett viktigt men utmanande problem. I detta dokument föreslår vi en ny modell, LC-RNN, för att uppnå en mer exakt förutsägelse av trafikhastigheten än befintliga lösningar. Den utnyttjar både RNN- och CNN-modeller genom en rationell integrering av dem för att lära sig mer meningsfulla tidsseriemönster som kan anpassas till trafikdynamiken i omgivande områden. Eftersom trafikutvecklingen begränsas av det underliggande vägnätet föreslås dessutom en inbäddad konvolutionsstruktur för att fånga topologimedvetna funktioner. Fusion med annan information, inklusive periodicitet och kontextfaktorer, anses också ytterligare förbättra noggrannheten. Omfattande experiment på två verkliga dataset visar att våra föreslagna LC-RNN överträffar sju välkända befintliga metoder.
I Ref föreslogs en modell som integrerar både RNN- och CNN-modeller.
LC-RNN: A Deep Learning Model for Traffic Speed Prediction
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}