高速公路交通流預(yù)測模型研究

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摘要 為了解決高速公路道路擁塞問題，建立相應(yīng)的高速交通流預(yù)測模型是較好的解決途徑。文章綜合分析當(dāng)前常見的交通流預(yù)測模型特點(diǎn)，提出了一種CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，該模型能夠有效結(jié)合CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM長短時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。通過采用該模型對西寶高速交通流進(jìn)行預(yù)測后發(fā)現(xiàn)CNN-LSTM模型具有準(zhǔn)確的預(yù)測性能，其可為高速公路交通管理運(yùn)營提供數(shù)據(jù)支持，提高對突發(fā)事件的適應(yīng)性。（剩余3821字）