基于深度学习的智慧城市交通路口短时流量预测
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摘 要：本文旨在提高城市交通管理的智能化水平，并以深度学习技术为核心，设计针对交通路口的短时流量预测方法。通过整合固定监测设备与移动数据源，全面采集交通路口的车辆流动数据，并经过精细的数据预处理保证数据质量。采用双向长短期记忆网络（Bi-directional Long Short-Term Memory，Bi-LSTM）深度学习模型独特的“门”控机制有效捕捉时间序列中的复杂依赖关系，通过模型构建与训练、流量预测以及结果输出，结合全连接层，对短时交通流量进行准确预测。（剩余4804字）