关于大数据时空序列模型在城市交通流量预测中的应用要点分析  

作　　者：徐婷 

机构地区：[1]河北北方学院信息科学与工程学院,河北张家口075000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2024年第11期241-245,共5页

基　　金：2024年度河北省教育厅高校基本科研业务费项目(JYT2024015)课题名称:大数据时空序列模型用于城市交通流量预测研究。

摘　　要：随着城市快速发展和路网结构复杂化,交通流量预测成为缓解交通拥堵和优化城市规划的关键。基于时空序列的交通流量预测是当前大数据环境下的一个研究热点。混合模型能更好地捕捉交通流量的时空特性,为城市交通流量预测提供了新的思路和方法。文章以提高预测精度与自适应能力为目标,通过将RNN、LSTM和CNN进行组合,构建混合模型,探索大数据时空序列模型对提高预测精度与适应能力的重要意义。

关 键 词：大数据 时空序列模型 城市交通流量 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]