基于改进eRCNN的局部路网交通流预测

姚思佳; 桂智明; 郭黎敏

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基于改进eRCNN的局部路网交通流预测

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针对误差反馈循环卷积神经网络在运用到短时交通流预测时存在仅仅能接收时序误差序列,忽略交通流误差数据中隐含的空间拓扑特征,且在模型初始化时其采用的通用卷积神经网络初始化方法降低了模型训练效率的问题,本文提出一种优化的误差反馈循环卷积神经网络模型,在误差反馈循环卷积神经网络模型基础上根据预测误差数据的时空特性对误差反馈层进行结构强化,能够处理包含简单空间关系的误差序列.同时通过在模型训练的过程中分离模型产生的历史预测误差和训练误差,使得模型构建过程更加高效,加速了模型收敛速度.通过北京市四环道路交通数据的实验表明,优化的误差反馈循环卷积神经网络预测模型在预测精度、构建效率及鲁棒性上均得到有效提高.

著录项

来源
《计算机与现代化》 |2021年第7期|49-5364|共6页
作者
姚思佳; 桂智明; 郭黎敏;
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作者单位

北京工业大学信息学部北京 100124;

北京工业大学信息学部北京 100124;

北京工业大学信息学部北京 100124;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;交通调查与规划;
关键词
时空数据; 交通流预测; 卷积神经网络; 模型优化;

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