基于RNN模型的短时交通流量预测  

作　　者：徐皓 陈国凡[1] 王双英 

机构地区：[1]安徽理工大学机械工程学院,安徽淮南232001 [2]合肥职业技术学院,安徽合肥230011

出　　处：《今日制造与升级》2023年第9期50-52,共3页Manufacture & Upgrading Today

基　　金：合肥职业技术学院省级教学研究项目(2021jyxm1304):城市轨道交通通信信号技术专业实践教学模式的探讨与研究。

摘　　要：文章搭建一个基于神经网络原理的交通流量预测模型,其中的数据来源于美国加州的PEMS开源数据集。将数据集中原始数据划分为训练集和测试集,利用训练集不断训练优化网络模型参数,然后用训练好的模型参数去拟合测试集,并统计模型在测试集中的准确率。

关 键 词：神经网络模型 交通流量预测 PEMS数据集 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]