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人工智能(芬兰交通流预测).ipynb
使用多层神经网络对芬兰交通流进行预测。程序包括数据清洗、pandas数据可视化、keras建模、预测结果可视化。数据格式为:点ID,年,天数,小时,分钟,秒,百分之一秒,长度(m),车道,方向,车辆类别,速度(km/h),有缺陷的(0-错误观察,1=错误观察),总时间(技术),间隔(技术),排队(技术)。共16列数据
2021-06-17 15:55:25
751KB
人工智能
神经网络
交通流预测
pandas可视化
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