Abstract：
短时交通流量预测为智能交通系统(ITS)的研究方向之一。现有相关研究中所提及的基于深度学习的方法,需要较高的计算复杂度或模型的回归预测能力存在一定的不足。因此,提出一种将门循环单元(gated recurrent unit,GRU)与支持向量回归(support vector regression,SVR)相结合的模型。该模型一方面借助深度学习模型的强大能力进行特征提取工作,并相较长短时记忆网络(long short term memory,LSTM)降低了一定的计算量,同时,又以支持向量回归模型来增强整个模型的回归预测能力。文中基于Keras所提供的python库,完成实验设计及开发,根据实...
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计算机技术与发展
Year： 2019
Issue： 10
Volume： 29
Page： 11-14
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