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基于简单递归单元网络的高速公路交通流量预测
文献摘要：
交通流量预测能为高速公路交通管控和调度提供有效的技术支持.为了实现准确、高精度的交通流量预测,本文提出了基于简单递归网络的交通流量预测模型.基于时间序列预测的基本建模原理,该模型使用简单递归网络作为主要的预测器来预测高速公路交通流量变化趋势.通过对比不同模型的实验结果,可以得到结论:SRU网络能取得精确的预测结果;SRU网络的性能优于传统的RNN与浅层神经网络.
文献关键词：
交通流量预测;简单递归网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
赵懿
作者机构：
湖南省联网收费管理中心,湖南长沙410024
文献出处：
引用格式：
[1]赵懿-.基于简单递归单元网络的高速公路交通流量预测)[J].中国交通信息化,2022(02):123-126
A类：
简单递归网络
B类：
元网络,高速公路交通,交通管控,交通流量预测模型,时间序列预测,建模原理,模型使用,预测器,测高,流量变化,SRU,能取,RNN,浅层神经网络
AB值：
0.197518
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