【摘 要】
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交通流量预测(TFP)是提高交通出行效率、减少智能交通系统(ITS)交通拥堵的重要问题。为了从交通流特征提取的角度提高TFP精度,该文提出了一种新的方法DG-CNN-SVR。该方法的基
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61601058）;河南省交通运输厅科技计划项目（2019G-2-5）;中央高校基本科研业务费专项资金（300102329106）
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交通流量预测(TFP)是提高交通出行效率、减少智能交通系统(ITS)交通拥堵的重要问题。为了从交通流特征提取的角度提高TFP精度,该文提出了一种新的方法DG-CNN-SVR。该方法的基本思想依赖于2个方面:交通流数据趋势和不同工作日的细微差别。因此,引入差分运算来消除趋势分量,然后构建交通数据图以帮助解释复杂特征。通过卷积神经网络(CNN)进行特征学习,并使用支持向量回归(SVR)进行交通流量预测。通过测试数据集的实验结果表明,所提出的TFP方法比单独使用CNN和SVR的情况更有效。
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