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基于PCA-LSTM的城市短时交通流预测研究
| 题名： | 基于PCA-LSTM的城市短时交通流预测研究 |
| 作者： | 许宏科;刘佳;刘栩涛;曹嘉晨;赵威 |
| 作者单位： | 长安大学电子与控制工程学院 |
| 关键词： | 城市交通;交通流预测;LSTM;PCA |
| 摘要： | 针对城市交通流序列具有时空相关性难以预测的问题，构建了主成分分析（PCA）和长短期记忆LSTM（LongShort-TermMemory）网络相结合的短时交通流预测模型。以合肥市示范区交通流数据为基础，采用PCA提取与预测站点具有空间相关性的站点，将提取的站点交通流序列作为输入，利用LSTM神经网络实现城市短时交通流量的预测。结果表明：与经典的交通流预测算法相比，该方法预测效果具有良好的表现，对研究城市智能交通有一定的参考价值。 |
| 期刊名称： | 公路交通技术 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 115-118,132 |
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