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基于深度学习的路网短时交通流预测_焦琴琴
基于深度学习的路网短时交通流预测_焦琴琴
上传者:
ys1091895525
|
上传时间: 2019-12-21 22:13:23
|
文件大小: 1.36MB
|
文件类型: caj
交通流预测
通过实验仿真分析得出:( 1 )趋势项信号可以影响预测的精度,设置最优的频谱 阈值去除趋势项能够使得预测误差减少 5% ;( 2 )压缩后的路网预测运行时间明显减 少,节约时间 90% ;( 3 )本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型,预测 误差比 SVR 模型减少 8% ,路网中各个路段的平均预测精度可以达到 92%
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a_number :
就一篇论文。
2019-06-10
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