利用大数据技术来研究海量的交通数据，是当前研究热点之一。而长短期记忆网络（LSTM）对大数据训练具有很强的适应性和出色的扩展性，相较于RNN无法处理长期依赖的问题具有很大的优势。基于LSTM神经网络，针对人为经验调参困难的问题，提出了一种基于贝叶斯优化的LSTM模型。最后利用英国高速公路数据集进行验证，测试模型对交通流量预测的有效性与准确性。实验结果表明，基于贝叶斯优化的LSTM模型表现出了良好的性能，预测精度较高。
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