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基于神经网络的交通流量预测模型研究

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摘要摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

DOI lj1e7918gd/8227820

作者 1方烁翔 2马宇康

机构地区 1 中交第二公路勘察设计研究院湖北武汉 430050

出处《工程建设标准化》 2024年5期

关键词神经网络交通流量预测长短期记忆网络图卷积网络城市交通规划。

分类 [建筑科学][建筑理论]

出版日期 2024年05月07日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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工程建设标准化

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神经网络交通流量预测长短期记忆网络图卷积网络城市交通规划。

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