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A recurrent neural network based microscopic car following model to predict traffic oscillation
A recurrent neural network based microscopic car following model to predict traffic oscillation 这又是一篇老文章，发表在《transportation research part c》上。同样是用基于微观交通流模型的深度学习方法去预测交通震荡。同我之前一段关注的基于物理交通流模型的深度学2021.11.02阅读论文总结__Physics Informed Deep Learning for Traffic State Estimation
Physics Informed Deep Learning for Traffic State Estimation 文章问题及解决方法 问题：交通状态估计 (TSE) 的挑战在于观察到的交通数据的稀疏性和数据中存在的传感器噪声。 交通数据的稀疏性 交通数据的稀疏性是因为我们无法在道路的所有地面全部铺满传感器，所以总有一些论文阅读1--《基于长短时记忆网络的Encoder-Decoder多步交通流预测模型》
一、问题的提出 （1）近年来大部分交通流预测模型都是针对交通流序列的单步预测建立的，只适用于ITS短期决策问题中，比如说交叉口的信号配时。并不能满足ITS的对于道路拥堵形成时间、路径规划等问题的决策，因此对交通序列做多步预测很有必要。 （2）使用单一的神经网络模型对较长的序列进【元胞自动机】保守策略元胞自动机三车道（不开放辅路，软件园影响）交通流模型matlab源码
一、元胞自动机简介 1 元胞自动机发展历程 最初的元胞自动机是由冯 · 诺依曼在 1950 年代为模拟生物 细胞的自我复制而提出的. 但是并未受到学术界重视. 1970 年, 剑桥大学的约翰 · 何顿 · 康威设计了一个电脑游戏 “生命游戏” 后, 元胞自动机才吸引了科学家们的注意. 1983【预测模型】基于matlab BP神经网络短时交通流预测【含Matlab源码 687期】
一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型【论文泛读02】大数据交通流预测:一种深度学习方法
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Traffic Flow Prediction With Big Data:A Deep Learning Approach》 一、摘要 准确、及时的交通流信息对智能交通系统的成功部署至关重要。在过去的几年里，交通数据呈爆炸式增长，我们真正进入了交通大数据时代。现有的交通流预测方法主要「自制地图实现carla交通流」sumo与carla百米同步实现交通流仿真
「自制地图实现carla交通流」sumo与carla百米同步实现交通流仿真 B站视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Bh41127vu【43】 【数学建模】元胞自动机模拟交通流
元胞自动机（CA）是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。典型的元 胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状 态。变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。 我们可以理解元胞自动机仿真需要理解三点。一是元胞，在matlab中可以理解为矩阵中的一点或多点组Pytorch-基于GCN/GAT/Chebnet图神经网络实现的交通流预测(附代码)
代码地址 Pytorch代码实现 1:目录结构 基于图神经网络实现的交通流量预测，主要包括：GCN、GAR、ChebNet算法。 2:数据集信息 数据来自美国的加利福尼亚州的洛杉矶市，CSV文件是关于节点的表示情况，一共有307个节点，npz文件是交通流量的文件，每5分钟输出节点数据信息。 数据集信息： PESTGNN：【2020顶会www】基于时空图神经网络的交通流预测
【2020顶会www】基于时空图神经网络的交通流预测 皇德华叫兽 西安电子科技大学 计算机学院博士在读 概述 交通流分析、预测和管理是新时期建设智慧城市的关键。借助深层神经网络和大交通数据，我们可以更好地了解隐藏在复杂交通网络中的潜在模式。一条道路（2）如何使用AutoEncoder预测客流量
（2）如何使用AutoEncoder预测客流量 当交通遇上机器学习 欢迎关注公众号《当交通遇上机器学习》 已关注 2 人赞同了该文章 文章名称：《Traffic Flow Prediction With Big Data: A Deep Learning Approach》 中科院吕宜生老师2015年发在IEEE Transactions on Int南 京 商 务 模 特 微 信 预 约th
南 京 商 务 模 特 微 信 预 约〖(徽芯)FW808909〗★高端（服 务）★屌丝勿扰√1、 空间关系：交通流的变化被拓扑结构的城市交通网主导，上游的交通状态通过传输作用影响下游的交通状态，而下游交通状态通过反馈作用再影响上游交通。 2、 时间关系：交通流随时间动态变化，主要表现在周期性和趋金 华 商 务 模 特 微 信 预 约
金 华 商 务 模 特 微 信 预 约〖(徽芯)FW808909〗★高端（服 务）★屌丝勿扰√1、 空间关系：交通流的变化被拓扑结构的城市交通网主导，上游的交通状态通过传输作用影响下游的交通状态，而下游交通状态通过反馈作用再影响上游交通。 2、 时间关系：交通流随时间动态变化，主要表现在周期性和趋交通事故风险预测——《TA-STAN: A Deep Spatial-Temporal Attention Learning Framework...》
一、文章信息 《TA-STAN: A Deep Spatial-Temporal Attention Learning Framework for Regional Traffic Accident Risk Prediction 》 西南交通大学2019年发表在“International Joint Conference on Neural Networks ”上的一篇文章。 二、摘要 交通事故风险的准确高效预