基于有向图卷积与门控循环单元的短时交通流预测方法.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于有向图卷积与门控循环单元的短时交通流预测方法</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.69MB</p>
<p>总页数：32页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于有向图卷积与门控循环单元的短时交通流预测方法》提出了一种结合有向图卷积网络和门控循环单元的深度学习模型，用于提高城市交通流的预测精度。该方法利用有向图卷积捕捉道路网络中的空间依赖关系，同时通过门控循环单元建模时间序列的动态变化。这种混合结构能够有效处理交通数据的时空特性，提升在复杂路网下的预测性能。实验结果表明，该方法在多个真实数据集上均取得了优于传统方法的预测效果，为智能交通系统提供了新的技术支撑。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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