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| 基于深度神经网络的交通出行方式选择模型 | |
| 作者姓名： | 田晟 张裕天 张剑锋 许凯 |
| 作者单位： | 华南理工大学土木与交通学院,广东 广州,510641;华南理工大学土木与交通学院,广东 广州,510641;华南理工大学土木与交通学院,广东 广州,510641;华南理工大学土木与交通学院,广东 广州,510641 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育部国家留学基金 |
| 摘 要： | 由于自身的局限性,传统的交通出行方式选择模型不能很好地发挥大数据的作用,而深度学习在大数据分析领域具有广阔的应用前景.建立基于深度神经网络的出行方式选择预测模型,运用随机梯度下降算法、丢弃法等解决层数加深后导致的过拟合问题;利用广州市居民出行调查数据对模型进行训练和测试.结果表明,该模型具有较高的测试精度和泛化能力. |
| 关 键 词： | 出行方式选择 深度学习 深度神经网络 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |