%0 Journal Article
%T 基于门控递归单元神经网络的高速公路行程时间预测
%A 刘松
%A 宋乾坤
%A 彭勇
%A 邵毅明
%J 应用数学和力学
%D 2019
%R 10.21656/1000-0887.400187
%X 摘要 为了更高效地预测高速公路行程时间，以高速公路行程时间为研究对象，通过采集车辆在高速公路进出口收费站的刷卡数据获取行程时间，利用门控递归单元神经网络对行程时间进行预测.按照所设计的预测流程，利用广州市机场高速南线高速公路收费数据进行验证，结果显示，预测拟合效果较好，并与LSTM神经网路和BP神经网络进行了对比分析.结果表明：门控递归单元神经网络具有更好的预测准确度
%K 高速公路
%K 行程时间预测
%K 门控递归单元
%K 神经网络
%U http://www.applmathmech.cn/CN/abstract/abstract5482.shtml