深度学习ST-ResNet:城市交通流量预测与算法优化
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更新于2024-08-07
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本篇文章主要探讨了算法优化在ABAQUS-UMAT复合材料渐进失效分析中的应用,结合深度学习技术,特别是ST-ResNet模型在城市交通流量预测领域的创新实践。标题提到的"算法优化"部分聚焦于深度学习模型ST-ResNet(时空残差网络)的训练和预测流程。
ST-ResNet是一种深度学习架构,专门设计用于处理时空数据,如城市交通流量,它考虑了空间依赖(近邻效应)、时间依赖(如近期变化、周期性和趋势)以及外部因素(如天气和事件)对交通流量的影响。该模型通过残差网络结构,有效地捕捉和融合这些特性,实现对城市进入流和外出流的精准预测。
训练阶段,算法1通过构建训练实例,结合后向传播和Adam优化算法进行模型训练,目标是学习到能够适应交通流量复杂性的ST-ResNet模型。模型不仅可以做单步预测,还能进行多步预测,灵活性很高。在实际应用中,模型会根据实时的外部因素调整预测结果,例如通过与天气数据的结合,提高预测的准确性。
作者们在微软Azure云平台上搭建了名为UrbanFlow的实时系统,用于实时监测和预测贵阳的交通流量。实验结果对比表明,ST-ResNet相较于其他九种知名的预测方法表现出更好的性能,这显示了其在交通流量预测领域的先进性和实用性。
文章的关键技术包括卷积神经网络(CNN)、时空数据处理、残差学习以及云计算的应用。通过解决城市交通流量预测这一实际问题,本文不仅提供了有效的数据分析工具,还强调了深度学习在智能交通管理中的潜力,对未来交通系统的优化具有重要意义。
2013-08-07 上传
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2024-10-24 上传
史东来
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