基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.83MB</p>
<p>总页数：9页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测》是一篇研究如何利用深度学习技术预测交通事件持续时间的论文。该文提出了一种结合注意力机制（ATT）和长短期记忆网络（LSTM）的模型，以提高预测精度。通过引入注意力机制，模型能够更好地捕捉交通事件中的关键特征，从而提升对事件持续时长的预测能力。该研究在实际数据集上进行了验证，结果表明该模型相比传统方法具有更高的准确性和稳定性。该成果对于智能交通系统的优化与管理具有重要意义。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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