摘要：精准且快速的短时交通流预测是智能交通发展的重要组成部分.本文针对当前交通流预测模型不能充分提取交通流数据的时空特征、预测性能容易受到外界干扰因素影响的问题,提出一种基于深度学习的短时交通流预测模型,该模型结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与支持向量回归分类器（Support Vector Regression,SVR）的特点：在网络底层应用CNN进行交通流特征提取,并将提取结果输入到SVR回归模型中进行流量预测.为验证模型的有效性,取G103国道的实际交通流量数据进行试验.结果表明,提出的预测模型与传统的预测模型相比具有更高的预测精度,预测性能提高了11%,是一种有效的交通流预测模型.
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 铁路运输
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关键词：智能交通 交通流预测 卷积神经网络 交通流 支持向量回归 深度学习
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