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文章编号：1003⁃6180（2023） 03⁃0028⁃07
摘 要：提出一种基于数据分解和深度强化学习（DRL）的交通流预测框架.为了减轻不规则波动的影响，利用局部加权回归时间序列分解方法将数据分解为趋势分量、季节分量和剩余分量.趋势分量由门控循环单元（GRU）训练，季节分量和剩余分（剩余7708字）
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基于数据分解和深度强化学习的交通流预测方法
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