基于深度学习的交通行为识别与预测技术研究.pptx
文本预览下载声明
基于深度学习的交通行为识别与预测技术研究;目录;01;深度学习的基本原理;交通行为识别的意义;深度学习在交通领域的应用;02;交通行为数据的类型;数据采集方法;数据预处理技术;03;卷积神经网络（CNN）;循环神经网络（RNN）;长短期记忆网络（LSTM）;04;时间序列预测模型;序列到序列（SeqSeq）模型;注意力机制模型;05;实验数据集;实验评价指标;实验结果分析;06;案例一：城市交通流量预测;案例二：交通事故预测;案例三：行人行为分析;07;跨模态交通行为识别;鲁棒性增强;资源优化与模型压缩;THANKS
显示全部