动态小波变换网络的短时交通流量预测

• 作者: 杨春亭 王习昇 王海江
• 来源期刊: 单片机与嵌入式系统应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 流量预测 小波变换 门控递归单元 动态小波变换网络
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 专题论述
• 页码范围: 32-35,39
• 页数: 5页
• 分类号: U41|TP393
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种基于神经网络的流量预测方法——动态小波变换网络模型,该模型结合了动态小波变换和门控递归单元.动态小波变换模块负责学习交通流量中的复杂特征关系,门控递归单元则利用学习交通数据的动态变化来捕捉时间依赖关系.在基于城市道路的交通预测上进行应用,实验结果表明,DWNN模型能够有效获得交通数据的时间相关性,更好地反映城市交通流量的变化特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨春亭		4	6	1.0	2.0
2	王海江		3	0	0.0	0.0
3	王习昇		1	0	0.0	0.0