【摘 要】
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随着城市化进程的高速发展,交通拥堵已成为困扰和阻碍城市发展的重要问题。道路大多数是部分拥堵、部分畅通,准确预测出道路拥堵状态可以更好地实现汽车分流,缓解交通压力。
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随着城市化进程的高速发展,交通拥堵已成为困扰和阻碍城市发展的重要问题。道路大多数是部分拥堵、部分畅通,准确预测出道路拥堵状态可以更好地实现汽车分流,缓解交通压力。本文分别运用VARMA(向量自回归移动平均)和LSTM(长短期记忆网络)算法对首都机场附近的57条道路的拥堵数据进行建模分析,在此基础上将LSTM处理多元时间序列的核心思想加入到多元回归算法中,使多元回归算法拥有处理多元时间序列的能力。之后对三个算法的预测准确度和建模复杂度进行对比,找出适合用于不同场景的算法。得出结论,VARMA模型适用于短期精
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