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基于深度学习的短时交通流预测研究综述
目录
基于深度学习的短时交通流预测研究综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、深度学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.3常见深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
三、短时交通流预测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1交通流预测定义及分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2短时交通流预测特点与难点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
四、基于深度学习的短时交通流预测方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.1数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.3深度学习模型在短时交通流预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.4模型优化与改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
五、基于深度学习的短时交通流预测模型实证研究．．．．．．．．．．．．．．21
5.1数据集介绍及来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.2实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.4模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
六、现有问题及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.1数据获取与处理难题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.2模型泛化能力有限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.3实时性要求与计算复杂度矛盾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
七、未来研究方向及展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
7.1融合多源数据的交通流预测研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
7.2深度学习模型优化与创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
7.3实时交通流预测系统开发与实际应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
八、总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
8.2对未来研究的建议与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
基于深度学习的短时交通流预测研究综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．39
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.2研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
二、深度学习理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.1深度学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.2深度学习主要技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
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