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基于深度学习的交通预测方法研究
基于深度学习的交通预测方法研究
作者:
余华云
张宇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
交通预测
传统方法
深度学习
摘要:
交通预测是实现智慧城市中智能交通系统的重要组成部分,直接影响到后续的交通控制与诱导系统的实现,已经越来越受到人工智能研究领域的重视.例如,准确预测的士需求,可协助的士公司预先调配的士以满足乘客的出行需求,并减少街道上浪费能源和加剧交通拥堵的空车.随着Uber、滴滴出行等打车需求服务在中国的日益普及,我们能够持续收集大规模的打车需求数据.如何利用这样的大数据来提高需求预测是一个有趣而关键的现实问题.传统的需求预测方法大多依赖于时间序列预测技术,无法对复杂的非线性时空关系进行建模.最近在深度学习方面的研究表明,通过从大量数据中学习复杂特征和相关性,深度学习在传统的挑战性任务(如图像分类)中表现出优异的性能.这一突破激发了研究人员探索交通预测问题的深度学习技术.本文将简单介绍交通预测问题,以及其中涉及的传统方法和深度学习算法.
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(/年)
文献信息
篇名
基于深度学习的交通预测方法研究
来源期刊
电脑知识与技术
学科
工学
关键词
交通预测
传统方法
深度学习
年,卷(期)
2019,(36)
所属期刊栏目
人工智能及识别技术
研究方向
页码范围
182-183
页数
2页
分类号
TP311
字数
2060字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
余华云
长江大学计算机科学学院
15
30
3.0
5.0
2
张宇
长江大学计算机科学学院
8
12
2.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
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2020(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
交通预测
传统方法
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术
主办单位:
安徽科技情报协会
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
大16开
出版地:
安徽省合肥市
邮发代号:
26-188
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
58241
总下载数(次)
228
总被引数(次)
132128
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