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机器学习在交通流预测中的应用
文献摘要：
为了能够即时预测并获得未来交通流的信息,交通流预测已被广泛地应用于诸多领域,如车辆导航设备和移动终端中的拥堵管理、车辆行驶路线规划及风险预警等模块.通过软件应用程序来获取现场实时数据,同时可同步更新数据集,并根据道路上的实时交通情况,帮助用户进行动态规划行驶路线.现阶段,在获得交通流信息时,一是不能很好地整合交通路测感知设备,二是无法全面地考虑外界因素,如突发的交通事故、恶劣的天气条件和道路路况.基于此,本研究对多个研究者在机器学习应用于交通流预测中的研究方法进行总结.
文献关键词：
机器学习;交通流预测;智能交通系统;长短期记忆人工神经网络;支持向量回归
中图分类号：
作者姓名：
李凯
作者机构：
四川智慧高速科技有限公司,四川 成都 610000
文献出处：
引用格式：
[1]李凯-.机器学习在交通流预测中的应用)[J].河南科技,2022(14):21-25
A类：
B类：
交通流预测,即时预测,车辆导航,导航设备,移动终端,拥堵,堵管,车辆行驶,行驶路线,路线规划,风险预警,软件应用,应用程序,取现,实时数据,新数据,通情,动态规划,划行,流信息,交通路,路测,外界因素,交通事故,天气条件,路况,学习应用,智能交通系统,长短期记忆人工神经网络,支持向量回归
AB值：
0.430421
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