基于改進的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡交通流預測
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>1443 K
標簽： 車流量預測 神經(jīng)網(wǎng)絡 改進的粒子群算法
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文檔介紹：針對未來時刻交通流量的預測問題，在考慮歷史時刻車流量數(shù)據(jù),、日期屬性,、天氣,、降雨量等多方面影響因素的同時，提出一種考慮多方面影響因素的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM*)模型,。實驗表明在對短期車流量進行預測時,，LSTM*模型的準確性優(yōu)于現(xiàn)有的基線方法；對長期車流量進行預測時,，基于粒子群算法改進的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（PSOLSTM*）模型的準確性優(yōu)于LSTM*模型,。
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