基于PSO優(yōu)化Bi-LSTM的交通流量預測
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>360 K
標簽： 交通流量 流量預測 雙向長短時記憶網(wǎng)絡
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文檔介紹：針對城市交通流量強隨機性的問題,，為克服非線性和時變特點的影響,，提出了基于粒子群（PSO）優(yōu)化雙向長短時記憶網(wǎng)絡（Bi-LSTM）的交通流量預測模型，達到城市交通流量高精度預測效果,。首先，建立基于Bi-LSTM的交通流量短期預測模型,；其次，采用粒子群PSO算法對Bi-LSTM模型的超參數(shù)進行尋優(yōu),，提升預測模型的泛化性,。通過對比實驗分析，驗證了該交通流量預測模型具有更優(yōu)的性能,。
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