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大数据交通流量预测

发布时间:

Traffic Flow Prediction With Big Data:A Deep Learning Approach引言:交通流量预测很重要我们用了stacked autoencoder (SAE) 去

Traffic Flow Prediction With Big Data:A Deep Learning Approach

引言:

  • 交通流量预测很重要
  • 我们用了stacked autoencoder (SAE) 去解决问题

问题概括

X

t是时间,i是位置

Y


经典模型

  • ARIMA (0, 1, 1) AutoRegressive Integrated Moving Average


自编码器

稀疏自编码器

loss
average activation

层叠自编码器


我们模型

训练方法

类似深度信念网络的方法

实验

数据集

Caltrans Performance MeasurementSystem (PeMS) dataset ΔT=30s, i=15000,五分钟取平均

指标

超参数


难点:累计误差


CDF

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