A Novel Traffic Flow Forecasting Method Based on RNN-GCN and BRB
المؤلفون المشاركون
Zhu, Hailong
Ma, Ning
Sun, Chao
Xie, Yawen
He, Wei
Zhu, Kaili
Zhou, Guohui
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As an important part of a smart city, intelligent transport can effectively reduce energy consumption and environmental pollution.
Traffic flow forecasting provides a reliable traffic dispatch basis for intelligent transport, and most of the existing prediction methods only predict a single saturation or speed and do not use the saturation and speed in a unified way.
This paper proposes a new traffic flow prediction method based on RNN-GCN and BRB.
First, the belief rule base (BRB) is used for data fusion to obtain new traffic flow data, then the recurrent neural network (RNN) and graph convolution neural network (GCN) model is used to obtain the time correlation of the traffic data, and finally, the traffic flow is predicted by the topology graph.
The experimental results show that the method has a better performance than ARIMA, LSTM, and GCN.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhu, Hailong& Xie, Yawen& He, Wei& Sun, Chao& Zhu, Kaili& Zhou, Guohui…[et al.]. 2020. A Novel Traffic Flow Forecasting Method Based on RNN-GCN and BRB. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176036
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhu, Hailong…[et al.]. A Novel Traffic Flow Forecasting Method Based on RNN-GCN and BRB. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176036
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhu, Hailong& Xie, Yawen& He, Wei& Sun, Chao& Zhu, Kaili& Zhou, Guohui…[et al.]. A Novel Traffic Flow Forecasting Method Based on RNN-GCN and BRB. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176036
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1176036
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