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| 基于深度置信网络的车辆交通流预测 | |
| 作者姓名： | 付永钢 李传目 王惠蓉 |
| 作者单位： | (1.集美大学计算机工程学院,福建 厦门 361021;2.集美大学海洋文化与法律学院,福建 厦门 361021) |
| 基金项目： | 集美大学国家基金培育计划项目;福建省自然科学基金项目;厦门市科技计划项目 |
| 摘 要： | 提出了一种新的基于深度置信网络的交通流预测方法,利用深度置信网络良好的训练和预测性能,能够很好地学习时序数据集的内部特征,从而准确地预测交通数据流.为了验证算法的有效性,在PeMS数据集上对算法进行了实验测试,并同其他相关预测和分析方法进行了比较,实验结果表明新算法具有较好的预测性能. |
| 关 键 词： | 深度置信网络 交通流预测 机器学习 深度学习 |
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