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基于LSTM的城市道路养护投诉量预测研究

刘天鹏  刘海  
【摘要】:城市道路养护投诉量具有非线性、随时间变化等特点,针对传统机器学习方法对投诉量预测困难的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)的预测方法。该方法基于公路养护单位积累的历史数据,选取日投诉量和节假日作为特征,对城市道路养护投诉量进行回归预测。实际数据预测结果表明:提出的预测模型与传统的多层神经网络、梯度回归提升树预测模型相比具有更高的预测精度,均方误差值为0.016,验证了该模型预测的有效性。

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