基于GWO-LSTM模型的道路交通事故量預(yù)測(cè)

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摘要：為降低道路交通事故率，減少事故損失，采用全局遍歷性和收斂性較強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略灰狼優(yōu)化（grey wolf optimizer，GWO）算法，對(duì)長(zhǎng)短期記憶（long short term memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的初始學(xué)習(xí)率、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)、正則化系數(shù)等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，構(gòu)建GWO-LSTM道路交通事故量預(yù)測(cè)模型。（剩余13345字）