基于深度学习的短时交通流预测

被引：71

作者：

罗向龙

焦琴琴

牛力瑶

孙壮文

机构：

[1] 长安大学信息工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2017年 / 34卷 / 01期

关键词：

交通流预测; 深度学习; 短时交通流; 支持向量回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.14 []; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律,提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型(DBN)与支持向量回归分类器(SVR)作为预测模型,利用差分去除交通流数据的趋势向,用深度信念网络模型进行交通流特征学习,在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明,提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度,预测性能提高了18.01%,是一种有效的交通流预测方法。

引用

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