基于BF-SVR-GRU的短时交通流预测方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：短时交通流预测是智能交通管理的重要依据。为了提高短时交通流预测的精度，从交通流内在的稳态特征和动态特征着手，提出一种基于巴特沃兹滤波（Butterworth filter， BF），结合支持向量回归（support vector regression， SVR）算法和门控循环单元（gated recurrent unit， GRU）模型的预测方法，即BF-SVR-GRU模型。（剩余13203字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人