交通狀態(tài)預測 | Python實現(xiàn)基于LSTM的客流量預測方法

目錄

• • 交通狀態(tài)預測 | Python實現(xiàn)基于LSTM的客流量預測方法
  • • 基本介紹
    • 研究回顧
    • 模型結(jié)構(gòu)
    • 程序設(shè)計
    • 參考資料

基本介紹

Python實現(xiàn)基于LSTM的客流量預測方法

研究回顧

• RNN的構(gòu)造過程
  RNN是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，其本身是包含循環(huán)的網(wǎng)絡(luò)，允許信息在神經(jīng)元之間傳遞，如下圖所示：
  

• RNN利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“內(nèi)部循環(huán)”來保留時間序列的上下文信息，可以使用過去的信號數(shù)據(jù)來推測對當前信號的理解，這是非常重要的

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的交通状态预测 | Python实现基于LSTM的客流量预测方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。