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
FiReT: A Neural Radiance Fields Framework for Wireless Field Reconstruction and Transmitter Placement
Negar Pouya - Armin Soleymani - Gholamreza Moradi - Farzaneh Abdollahi
تحلیل و بررسی تکنیکهای محاسبات تقریبی
محمد میلاد صیاد - محمد رضا بینش مروستی - سید امیر اصغری
دستهبندی متون خبری فارسی با یادگیری فعال
مینا طباطبائی - دکتر سعیده ممتازی
استفاده از هوش مصنوعی در فضای آموزش عالی: آن روی سکه
محمدمتین لیث صفار - عسل آغاز
Improving Drug-Target Interaction Prediction Using Enhanced Feature Selection
Maryam Taheri - Mohammad Reza Keyvanpour - Mohadeseh Saadat Mousavi
هوشمندسازی پایش کیفیت رنگزنی داخلی گرین تایر و تحلیل داده برای بهینه سازی عمر بلادر، مصرف رنگ و ریشه یابی عیوب پخت
سامان ثنایی - رضا رحیمی
Improving Personalized Federated Learning-based QoE Assessment using Clustering
Skokufe Motaharipour - Behrouz Shahgholi Ghahfarokhi - Saeid Afshari
بهبود دقت و کارایی در شبکههای عصبی کانولوشنی با استفاده از روشهای محاسبات تقریبی
محمدرضا رفیعی نژاد - محمدرضا بینش مروستی - سید امیر اصغری
تبیین ضرورت وجودی حکمرانی و تجزیه و تحلیل داده در سازمان با تاکید بر چرخه فناوری گارتنر
پیمان گرجی - سید محمدباقر جعفری
DRL-Based Phase Optimization for O-RIS in Dual-Hop Hard Switching FSO/RIS-aided RF and UWOC Systems
Aboozar Heydaribeni - Hamzeh Beyranvand - Sahar Eslami
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2