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基于时间卷积神经网络的短时交通流预测算法
被引量：
26
1
作者
袁华
陈泽濠
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期107-113,122,共8页
短时交通流预测是智能交通系统实现交通控制与交通诱导的关键所在。传统一维卷积神经网络(CNN)在短时交通流预测上难以获取长时记忆,同时存在信息泄露的问题。文中提出扩张-因果卷积神经网络(DCFCN),引入扩张卷积来增加感受野大小,获取...
短时交通流预测是智能交通系统实现交通控制与交通诱导的关键所在。传统一维卷积神经网络(CNN)在短时交通流预测上难以获取长时记忆,同时存在信息泄露的问题。文中提出扩张-因果卷积神经网络(DCFCN),引入扩张卷积来增加感受野大小,获取序列的长时记忆;同时,引入因果卷积来解决信息泄露问题。DCFCN由6层卷积层堆叠而成,每层通过Padding的方式实现因果卷积,扩张系数逐层呈指数增长。实验结果表明,文中提出的DCFCN在短时交通流预测上优于其他对比模型,且在GPU上计算效率明显提升。
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关键词
短时交通流预测
时间卷积网络
深度学习
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职称材料
题名
基于时间卷积神经网络的短时交通流预测算法
被引量：
26
1
作者
袁华
陈泽濠
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期107-113,122,共8页
基金
广东省自然科学基金资助项目(2018A030313309,2015A030308017)。
文摘
短时交通流预测是智能交通系统实现交通控制与交通诱导的关键所在。传统一维卷积神经网络(CNN)在短时交通流预测上难以获取长时记忆,同时存在信息泄露的问题。文中提出扩张-因果卷积神经网络(DCFCN),引入扩张卷积来增加感受野大小,获取序列的长时记忆;同时,引入因果卷积来解决信息泄露问题。DCFCN由6层卷积层堆叠而成,每层通过Padding的方式实现因果卷积,扩张系数逐层呈指数增长。实验结果表明,文中提出的DCFCN在短时交通流预测上优于其他对比模型,且在GPU上计算效率明显提升。
关键词
短时交通流预测
时间卷积网络
深度学习
Keywords
short-term traffic flow prediction
temporal convolutional network
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间卷积神经网络的短时交通流预测算法
袁华
陈泽濠
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
26
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