深度神经网络在城市交通预测中的应用

作者：龙望晨; 王索; 罗定福; 刘红

来源：电脑知识与技术, 2021, 17(16): 183-192.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2021.1812

• 机器学习
• 深度神经网络
• 交通预测

深度神经网络能够有效地捕捉城市区域间的时间和空间相关性,同时对于特征工程依赖较少,逐渐成为交通预测中的应用热点。首先介绍交通预测的主要内容和挑战,从捕捉时空相关性的角度归纳近年来比较流行的基于深度神经网络的交通预测方法,分析各类方法的优缺点,最后对深度神经网络在交通预测中的未来发展前景进行展望。

• 单位
  广东松山职业技术学院