ABSTRACT Som en viktig del av metoden för att förbättra trafikkapaciteten håller trafikflödesprognoser på att bli ett forskningscentrum för trafikvetenskap och intelligent teknik, där noggrannheten i trafikflödesprognoserna särskilt berörs. I detta dokument föreslås en ny fuzzy-based convolutional neural network (F-CNN) metod för att förutsäga trafikflödet mer exakt, där en fuzzy metod har tillämpats för att representera trafikolyckor funktioner när osäkra trafikolyckor information i CNN vid första gången. För det första, för att extrahera trafikflödesdatans rumsliga och tidsmässiga egenskaper, delar detta papper hela området i små block på 32 × 32 och konstruerar tre trendsekvenser med inflödes- och utflödestyper. För det andra, oviss information om trafikolyckor genereras från de verkliga trafikflödet data genom att använda en suddig inferens mekanism. Slutligen genomförs F-CNN-modellen för att utbilda den interna informationen om trendsekvensen, den osäkra informationen om trafikolyckor och den externa informationen. Dessutom utvecklas förutbildnings- och finjusteringsstrategier på ett effektivt sätt för att lära känna F-CNN:s parametrar. Slutligen används den verkliga Peking taxicab-banan och meteorologiska datauppsättningar för att visa att den föreslagna metoden har bättre prestanda än de senaste metoderna. INDEX TERMS Trafikflödesförutsägelse, trafikolycksinformation, suddiga inferenssystem (FIS), konvolutionella neurala nätverk (CNN), fuzzy-baserade konvolutionella neurala nätverk (F-CNN).
Dessutom föreslås en F-CNN-metod med tanke på osäkerheten i hur tid, utrymme och externa faktorer påverkar trafikflödet REF.
A Novel Fuzzy-Based Convolutional Neural Network Method to Traffic Flow Prediction With Uncertain Traffic Accident Information
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}