基于CEEMDAN-DBSCAN-ICA-LSTM模型的道路交通流量預(yù)測研究

摘要： 為了充分利用和提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測道路交通流量的能力，幫助城市交通管理機(jī)構(gòu)科學(xué)合理的開展快速路交通管理，專門選取成都市日月大道快速路匝道車流量數(shù)據(jù)，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解模型(CEEMDAN)和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)結(jié)合獨(dú)立主成分分析(ICA)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)構(gòu)... （共11頁）