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基于深度学习的交通流预测: 收藏
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引用; 《微处理机》2023年第2期44卷 52-55页; 作者：付宗强马先进刘文杰张盛春赵采芹贵州电网有限责任公司安顺供电局贵州安顺561000 贵州省关岭县顶云街道农业服务中心贵州安顺561000; 为进一步完善建设智能交通、促进路网充分利用、缓解交通拥堵并减少CO_(2)排放进而加速实现“碳达峰”,设计并建立一套考虑数据预处理的路网交通流预测模型。模型使用3σ原则对交通流数据进行异常点检测,采用K-means方法对检测到的异常...; 为进一步完善建设智能交通、促进路网充分利用、缓解交通拥堵并减少CO_(2)排放进而加速实现“碳达峰”,设计并建立一套考虑数据预处理的路网交通流预测模型。模型使用3σ原则对交通流数据进行异常点检测,采用K-means方法对检测到的异常点进行填补,并建立长短时记忆网络对交通流进行预测。以真实案例为样本,采用长短时记忆网络对贵州省某区域路网的交通情况交通流进行预测仿真,实验表明该模型对于具有周期性的交通流预测精度能够达到87.78%。; 来源：详细信息评论

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