Traffic Flow Prediction with Rainfall Impact Using a Deep Learning Method
المؤلفون المشاركون
Jia, Yuhan
Wu, Jianping
Xu, Ming
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate traffic flow prediction is increasingly essential for successful traffic modeling, operation, and management.
Traditional data driven traffic flow prediction approaches have largely assumed restrictive (shallow) model architectures and do not leverage the large amount of environmental data available.
Inspired by deep learning methods with more complex model architectures and effective data mining capabilities, this paper introduces the deep belief network (DBN) and long short-term memory (LSTM) to predict urban traffic flow considering the impact of rainfall.
The rainfall-integrated DBN and LSTM can learn the features of traffic flow under various rainfall scenarios.
Experimental results indicate that, with the consideration of additional rainfall factor, the deep learning predictors have better accuracy than existing predictors and also yield improvements over the original deep learning models without rainfall input.
Furthermore, the LSTM can outperform the DBN to capture the time series characteristics of traffic flow data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jia, Yuhan& Wu, Jianping& Xu, Ming. 2017. Traffic Flow Prediction with Rainfall Impact Using a Deep Learning Method. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170905
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jia, Yuhan…[et al.]. Traffic Flow Prediction with Rainfall Impact Using a Deep Learning Method. Journal of Advanced Transportation No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170905
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jia, Yuhan& Wu, Jianping& Xu, Ming. Traffic Flow Prediction with Rainfall Impact Using a Deep Learning Method. Journal of Advanced Transportation. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170905
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1170905
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر