基于VMD?ISSA?LSTM的短時交通流預(yù)測研究

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摘  要： 針對城市短時交通流隨機(jī)波動性強(qiáng)、可靠性低、預(yù)測精度差等問題，將變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition， VMD）和改進(jìn)麻雀搜索算法（Improve Sparrow Search Algorithm， ISSA）與長短期記憶（Long Short?Term Memory， LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，建立一種短時交通流預(yù)測模型（VMD?ISSA?LSTM）。（剩余8536字）