· 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.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Yapı ve İnşaat
Building and ConstructionEngineering