0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Short-Term Traffic Flow Prediction Based on a Recurrent Deep Neural Networks: Study in Tehran
نویسندگان :
Monireh عبدوس
1
Taha Vajed Samei
2
1- شهید بهشتی
2- shahid beheshti university
کلمات کلیدی :
Intelligent transportation systems, Urban traffic prediction, Long short term memory, Deep learning.
چکیده :
With growing of population, the issue of optimal mobility between two points of the city has become one of the most important problems. There are various tools to suggest the optimal route, but due to the momentary changes in traffic in cities, especially large cities, providing the optimal route without predicting the traffic load will not be accurate. In this regard, it can be noted that one of the most widely used up-to-date methods is the use of deep neural networks to predict the future. In this paper, while examining some of the most widely used deep neural networks to predict traffic sequence, a method is presented based on one of recurrent neural networks. The method has been evaluated on real traffic data on a part of Tehran. The results show that the proposed method outperforms the other similar neural networks.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
مکانیابی خطاهای کاربردها و خدمات نرمافزاری با کمک تولید داده آزمون با نامتغیرهای محتمل
محمد نصرتی مقدم - حسن حقیقی - مجتبی وحیدی اصل
Improving Training Stability in Variational Autoencoders Through the Integration of Score Matching Loss
Amirreza Mokhtari Rad - Pouya Ardehkhani - Hormehr Alborzi
An Enhanced Fuzzy Rule-Based Method for Coronary Artery Disease Risk Prediction Using Weighted and Biased Rules
Fatemeh Ahmadi - Mohammad Javad Parseh - Ehsan Amiri
سیستم تشخیص نفوذ مبتنی برشبکه عصبی کانولوشن برای تشخیص حمله انکارسرویس در اینترنت وسایل نقلیه
زهرا جانفدا - سید امین حسینی سنو
Identifying Children's Personality Styles through Drawing Analysis using Machine Learning
Maedeh Mosharraf - Faezeh Banabazi
Target-driven Navigation of a Mobile Robot using an End-to-end Deep Learning Approach
Mohammad Matin Hosni - Ali Kheiri - Esmaeil Najafi
A Comparison between Slimed Network and Pruned Network for Head Pose Estimation
Amir Salimiparsa - Hadi Veisi - Mohammad-shahram Moin
Context Awareness Gate for Retrieval Augmented Generation
Mohammad Hassan Heydari - Arshia Hemmat - Erfan Naman - Afsaneh Fatemi
تحلیل سازههای موثر بر پذیرش فناوری بلاکچین و استفاده از آن در صنعت بیمه ایران با استفاده از تکنیک معادلات ساختاری (مطالعه موردی: شرکت کارگزاری رسمی بیمه زندگی خوب)
احسان هنری - آفرین اخوان
تشخیص زودهنگام سندروم داون از روی تصاویر سونوگرافی جنین با استفاده از مدلهای عمیق پیشآموزش دیده
فائزه سادات حسینی نیا - محرم منصوری زاده - حسن ختنلو
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2