基于支持向量回归和LSTM的短时交 1.1 前言 在深度学习火之前，学术界更多是采用机器学习的方法，而其中支持向量机就是最热门一个方法，这篇文档基于支持向量回归和LSTM两种模型进行短时交通流预测。 本文所采用的数据是2016年10月长沙市芙蓉路/人民路北向南方向的交通流数据，数据采用5min内通过数据采集点的车辆数的统计值，10月15日和16日共576个数据点，其中15日为星期六，16日为

本文主要介绍了我们在长期交通流预测方面的最新研究成果，该成果已发表在信息学领域的顶级期刊《Information Sciences》上，论文题目为《A Multi-Channel Spatial-Temporal Transformer Model for Traffic Flow Forecasting》。该论文的第一作者及通讯作者为肖建力老师，第二作者为硕士生龙佰超。此研究展示了我们团队在该领

第二节我打算在未来写交通调查方面的内容，由于对该部分不是十分熟悉，先写后面的内容，前面的章节在未来有空学习的情况下补充。在交通流理论中，反应交通流特征的主要三个参数是：流量、速度和占有率。接下来主要详细地描述这三个参数及其相关定义。 流量   流量是指在单位时间内，通过道路某一点、某一截面或某一条车道的交通实体数（车辆数）。流量可通过定点调查直接获得，现在常用的方法是采用线圈探测器测量。流

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题目：主编推荐 | 图神经网络简介及其在交通流预测中的应用编者按：图神经网络（GNN）作为一项新兴的图数据学习技术，近年来受到了广泛的关注。2018年年末，图数据学习领域不仅同时发表了三篇综述论文，而且由DeepMind、谷歌大脑、MIT 和爱丁堡大学等公司和机构的 27 位科学家联名发表论文推广GNN。本文带领大家先看GNN是什么，然后介绍其在交通领域的应用。 图数据一直就是机器学习领域里最重

目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM） 程序设计 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）。 参考资料 [1] http:

​1 简介 代码包含几种场景 1 不开放辅路，软件园影响，保守策略 2 不开放辅路，软件园不影响，保守策略 3 开放辅路，软件园影响，保守策略 4 不开放辅路，软件园影响，激进策略 5 不开放辅路，软件园不影响，激进策略 6 开放辅路，软件园影响，激进策略 2 部分代码 function [mp, v, time] = fulu(mp,v,time,vsidema

《T-GCN》文章目录 文章总结Abstract一、Introduction二、Related work三、METHODOLOGY1. Problem Definition2. Overview3. Methodology3. Temporal Graph Convolutional Network 四、Experiments1. 数据集2. 评价指标3. 模型参数选择3. Experime

1、文章信息 《A Vision-Based Video Crash Detection Framework for Mixed Traffic Flow Environment Considering Low-Visibility Condition》。该文是东南大学研究生2020年发在Journal of Advanced Transportation上的一篇文章。 2、摘要 在本文中，