深度学习在城市交通流预测中的实践研究

短时交通流状态预测对于实现城市智能交通系统至关重要。在过去,很多神经网络模型被提出来用以预测交通流,但是效果并不是很显著。究其原因,是因为大多数都是利用浅层模型在学习,浅层模型由于容易陷入局部极值而且不能模拟更复杂的数学运算,所以并不适合于模拟现实的交通状况。深度学习作为机器学习的新兴学科,在语音与图像处理方面取得了显著的成效,它能够非监督地从数据中学习出有效的特征用以预测,故在此利用深度学习进行建模用以城市主干道交通流预测。实验表明,模型取得了不错的交通流预测效果。