Sammanfattning av denna webbsida: Kortsiktig trafikprognos är en av de viktigaste frågorna inom intelligenta transportsystem. Exakt prognosresultat gör det möjligt för pendlare att göra lämpliga reselägen, reserutter och avgångstid, vilket är meningsfullt i trafikstyrningen. För att främja den prognostiserade noggrannheten är ett genomförbart sätt att utveckla ett effektivare tillvägagångssätt för trafikdataanalys. Tillgången till stora mängder trafikdata och beräkningskraft har dykt upp under de senaste åren, vilket motiverar oss att förbättra noggrannheten i kortsiktiga trafikprognoser genom djupt lärande. En ny trafikprognosmodell som bygger på nätverket för långtidsminne (LSTM) föreslås. Det föreslagna LSTM-nätet skiljer sig från konventionella prognosmodeller och beaktar tidsmässig korrelation i trafiksystemet via ett tvådimensionellt nätverk som består av många minnesenheter. En jämförelse med andra representativa prognosmodeller validerar att det föreslagna LSTM-nätverket kan uppnå bättre prestanda.
Zhao m.fl. I REF föreslogs en ny konventionell modell som använde LSTM-nätet och som beaktar tidsspatial korrelation i trafiksystemet via ett tvådimensionellt nätverk som består av många minnesenheter.
LSTM network: a deep learning approach for short-term traffic forecast
{'venue': None, 'journal': 'Iet Intelligent Transport Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}