![](/images/graphics-bg.png)
A Deep Neural Network Based on Classification of Traffic Volume for Short-Term Forecasting
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper developed a deep architecture to predict the short-term traffic flow in an urban traffic network.
The architecture consists of three main modules: a pretraining module, which generates initialized weights and provides a rough learning of the features firstly with the training set in an unsupervised manner; a classification module, which performs the data classification operation through adding the logistic regression on top of the pretrained architecture to distinguish the traffic state; and a fine-tuning module, which predicts the traffic flow with supervised training based on the initialized weights in the first module.
The classification module provides the fine-tuning modules with two classified datasets for more accurate forecasting.
Furthermore, both upstream and downstream data are utilized to improve the prediction performance.
The effectiveness of the proposed model was verified by the traffic prediction of the road segments of Nanming District of Guiyang.
And with the comparison analysis over the existing approaches, the proposed model shows superiority in short-term traffic prediction, especially under incident conditions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bai, Jing& Chen, Yehua. 2019. A Deep Neural Network Based on Classification of Traffic Volume for Short-Term Forecasting. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196486
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bai, Jing& Chen, Yehua. A Deep Neural Network Based on Classification of Traffic Volume for Short-Term Forecasting. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196486
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bai, Jing& Chen, Yehua. A Deep Neural Network Based on Classification of Traffic Volume for Short-Term Forecasting. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196486
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196486
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)