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公开(公告)号：CN115271046A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211032302.8
申请日：2022-08-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于离散余弦变换和混合神经网络的时间序列预测方法。本发明使用交通流量的分时数据作为输入，充分利用交通流量数据的时间序列特征；离散余弦变换用于去除数据的高频部分，保留数据的基本趋势信息，防止之后的模型预测出现过拟合的现象；CNN用于提取输入数据的特征；LSTM用于学习提取的特征数据的时间依赖性；最后的全连接层输出预测的下一时刻的交通流量。本发明交通流量预测方法的预测精度高，具有一定的参考意义。
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