基于ETC数据和A-BiLSTM神经网络的高速公路节假日短时交通流预测模型.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于ETC数据和A-BiLSTM神经网络的高速公路节假日短时交通流预测模型</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.8MB</p>
<p>总页数：36页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于ETC数据和A-BiLSTM神经网络的高速公路节假日短时交通流预测模型》是一篇结合大数据与深度学习技术的研究论文。该模型利用ETC数据作为输入，通过A-BiLSTM神经网络进行特征提取与时间序列建模，提高了节假日短时交通流预测的准确性。研究针对节假日交通流的突发性和波动性特点，优化了传统LSTM模型的结构，增强了对复杂交通状态的适应能力。实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面优于传统方法，为交通管理部门提供了有效的决策支持工具。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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