基于深度时序聚类的城市卡口短时交通流量预测

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摘 要：目前，基于深度学习的交通流量预测方法存在不足。首先，基于图卷积网络的预测模型使用简化的路网拓扑，忽视了实际交通组织信息，影响预测准确性。其次，基于聚类的预测模型未考虑交通流的区域和时间相似性，未能有效利用时空模式，导致聚类结果对预测提升有限。此外，过大的训练样本增加了训练和预测时间，影响实时性。（剩余26535字）

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