科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
准确的高速公路短时交通流预测可以为高速公路交通管控以及出行规划提供决策依据。在深度学习理论框架下,利用高速公路交通流的时序特征,建立基于LSTM的高速公路短时交通流预测模型,能够深入挖掘预测问题中的时间序列关系,具有长期预测精度较高的优点。本文选取沪渝高速公路上编号为“0071270320100001”的微波雷达检测器的检测数据对LSTM模型进行验证,并选取ANN模型进行了对比。实验结果表明,LSTM模型能够更好地提取时间序列特性,具有更高的预测精度,在高速公路短时交通流预测中具有较好的适用性。
- 单位
