在交通领域,准确的流量预测对交通管理和规划至关重要,使用了3种主流的神经网络模型,分别是门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)、长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)和时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,...在交通领域,准确的流量预测对交通管理和规划至关重要,使用了3种主流的神经网络模型,分别是门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)、长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)和时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN),以评估它们在交通预测任务中的性能。首先,对不同模型的构建步骤进行了详细分析,并给出了模型建立的具体步骤;其次,通过采用真实交通流量数据集,对3种模型进行了实际应用和性能比较。实验结果表明,不同模型在不同场景下具有各自的优势,选择合适的模型取决于具体的应用需求和数据特性。此研究为交通流量预测领域的模型选择提供了有益的参考,同时也为未来进一步优化神经网络模型以提高交通流量预测的准确性提供了方向。展开更多
文摘在交通领域,准确的流量预测对交通管理和规划至关重要,使用了3种主流的神经网络模型,分别是门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)、长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)和时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN),以评估它们在交通预测任务中的性能。首先,对不同模型的构建步骤进行了详细分析,并给出了模型建立的具体步骤;其次,通过采用真实交通流量数据集,对3种模型进行了实际应用和性能比较。实验结果表明,不同模型在不同场景下具有各自的优势,选择合适的模型取决于具体的应用需求和数据特性。此研究为交通流量预测领域的模型选择提供了有益的参考,同时也为未来进一步优化神经网络模型以提高交通流量预测的准确性提供了方向。
