基于N-BEATS的高速公路通行时间分布预测

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公路网的扩张和私家车数量的增长使准确预测路段的通行时间成为交通管理中的一个关键问题。根据技术方法，现有的相关研究可分为3类：一是传统的统计模型，假设交通流近似线性或平稳，可以捕捉到稳定交通流的周期性，但很难处理事故和假期等非平稳波动。二是深度学习模型（如LSTM、Transformer及其变体），弥补了传统方法在非线性表征方面的不足，可以提取交通流的时间依赖特征。（剩余6344字）

试读结束

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