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內(nèi)容簡介

　　本書重點是圍繞交通網(wǎng)絡狀態(tài)、交通數(shù)據(jù)質(zhì)量、交通流復雜影響因素、多步交通流預測等關(guān)鍵內(nèi)容開展建模與分析。針對交通網(wǎng)絡狀態(tài)進行分析與建模，交通網(wǎng)絡中道路相互通達，共享豐富的時空特征信息，而針對單路段的交通流預測往往容易忽略部分時空特征，其主要原因是單路段交通流在傳播的作用下，使彼此不相鄰的路段也存在相互影響，例如，交通擁堵隨著時間的推移會蔓延到幾公里之外，甚至是幾十公里，而這一特征往往不能被反應在模型當中，造成精度損失。多路段交通流預測能夠充分整合交通網(wǎng)絡中蘊含的大量時空信息，同時把握交通網(wǎng)絡整體狀態(tài)，從而更好的支持交通決策。

作者簡介

暫缺《高速公路交通流預測建模與分析》作者簡介

圖書目錄

第一章緒論
1.1 本書研究背景及現(xiàn)狀
1.2 本書研究的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
參考文獻
第二章交通流相關(guān)概念及預測方法
2.1 交通流的基本概念和特征
2.2 交通流預測分類
2.3 交通流預測方法分析
2.4 小結(jié)
參考文獻
第三章交通網(wǎng)絡狀態(tài)分析與研究
3.1 引言
3.2 相關(guān)工作
3.3 基于堆棧自編碼網(wǎng)絡和多任務學習的交通流預測模型
3.4 實驗結(jié)果與分析
3.5 小結(jié)
參考文獻
第四章交通流數(shù)據(jù)降噪方法研究
4.1 引言
4.2 相關(guān)工作
4.3 Fused Ridge 特征選擇方法
4.4 基于 Fused Ridge 和多任務學習的交通流預測模型
4.5 實驗結(jié)果與分析
4.6 小結(jié)
參考文獻
第五章交通流復雜影響因素研究
5.1 引言
5.2 相關(guān)工作
5.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和多特征融合的交通流預測模型
5.4 實驗結(jié)果與分析
5.5 小結(jié)
參考文獻
第六章多步交通流預測方法研究
6.1 引言
6.2 相關(guān)工作
6.3 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)和注意力機制的多步交通流預測模型
6.4 實驗結(jié)果與分析
6.5 小結(jié)
參考文獻
第七章高速公路交通流預測模型展望
7.1 研究方法總結(jié)
7.2 研究展望
7.3 小結(jié)
參考文獻