高速公路交通流预测模型研究被引量：1

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摘要为了解决高速公路道路拥塞问题,建立相应的高速交通流预测模型是较好的解决途径。文章综合分析当前常见的交通流预测模型特点,提出了一种CNN-LSTM神经网络预测模型,该模型能够有效结合CNN神经网络和LSTM长短时神经网络的优点。通过采用该模型对西宝高速交通流进行预测后发现CNN-LSTM模型具有准确的预测性能,其可为高速公路交通管理运营提供数据支持,提高对突发事件的适应性。

作者黄紫竹

机构地区陕西省交通控股集团有限公司

出处《交通科技与管理》 2022年第10期13-15,共3页

关键词高速公路交通流预测模型 CNN神经网络 LSTM

分类号 U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]

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交通科技与管理

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