ABSTRACT Trafikflödesprognoser är helt avgörande för att man ska kunna uppskatta de framtida trafiktillstånden, och effektiva och korrekta prognosmodeller bidrar i hög grad till en smidig trafik av vägnät. Befintliga metoder är dock främst inriktade på kortsiktiga prognoser. Den utmanande uppgiften med långsiktiga flödesprognoser för nästa dag, som den viktiga referensen för trafikledning, är fortfarande inte väl löst. I detta dokument presenterar vi en rest dekonvolution baserad djupt generativt nätverk (RDBDGN) för att hantera problemet med långsiktiga trafikflödesprognoser. Den föreslagna metoden består av en generator och en discriminator. Generatorn består av flerkanaliga dekonvolutionella neurala nätverk, och discriminatorn innehåller ett konvolutionellt neuralt nätverk som syftar till att optimera den kontradiktoriska utbildningsprocessen. Experimenten utvärderas baserat på trafikflödesdata från förhöjda motorvägar, presenterade resultat visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de toppmoderna verken. INDEX TERMS Djupt lärande, intelligent transportsystem, RDBDGN, trafikflödesförutsägelse.
Zang m.fl. REF använder ett djupt generativt nätverk som bygger på kvarvarande dekonvolution för att lösa det långsiktiga trafikflödesförutsägelseproblemet.
Traffic Flow Data Prediction Using Residual Deconvolution Based Deep Generative Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}