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基于时空融合神经网络的交通状态预测研究.pdf

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    摘要

    为了解决日益严峻的交通问题，智能交通系统被广泛地应用在城市的建设中。而交

    通状态预测是智能交通系统的核心功能之一，同时也是智能交通领域的研究热点。然而

    交通数据中复杂的时空特征以及随机性，导致实现精准的交通状态预测极具挑战。实现

    精准交通预测的关键在于如何深入挖掘历史交通数据中潜在的时空特征以及如何优化

    时空预测模型，使预测模型可以捕获交通状态预测中更加复杂的时空交互。同时，考虑

    到外部因素如天气、兴趣点等对交通状态产生的影响，其应该被合理地分析并加入到时

    空预测过程中。

    针对上述问

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