· 2016
Trafik Akışı Tahmini İçin LSTM ve GRU Sinir Ağı Yöntemlerinin Kullanımı
Using LSTM and GRU neural network methods for traffic flow prediction
- 1.416atıf
- 2016yıl
Kısa özet
Bu makale, Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) gibi Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) tabanlı derin öğrenme modellerinin, kısa vadeli trafik akışı tahmini için geleneksel ARIMA modelinden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kısa vadeli trafik akışı tahmini için LSTM ve GRU sinir ağları kullanıldı.
- Derin öğrenme modelleri (LSTM, GRU), ARIMA modeline kıyasla üstün performans sergiledi.
- GRU, bu çalışmada trafik akışı tahminine ilk kez uygulandı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Accurate and real-time traffic flow prediction is important in Intelligent Transportation System (ITS), especially for traffic control. Existing models such as ARMA, ARIMA are mainly linear models and cannot describe the stochastic and nonlinear nature of traffic flow. In recent years, deep-learning-based methods have been applied as novel alternatives for traffic flow prediction. However, which kind of deep neural networks is the most appropriate model for traffic flow prediction remains unsolved. In this paper, we use Long Short Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU) neural network (NN) methods to predict short-term traffic flow, and experiments demonstrate that Recurrent Neural Network (RNN) based deep learning methods such as LSTM and GRU perform better than auto regressive integrated moving average (ARIMA) model. To the best of our knowledge, this is the first time that GRU is applied to traffic flow prediction.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapı ve İnşaat
Building and ConstructionEngineering