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基于深度学习的路网短时交通流预测_焦琴琴

交通流预测

基于深度学习的路网短时交通流预测_焦琴琴
通过实验仿真分析得出:（1）趋势项信号可以影响预测的精度，设置最优的频谱阈值去除趋势项能够使得预测误差减少5%；
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92% 本软件ID:10243353

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就一篇论文。2019-06-10

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