基于DBN的多任务高速公路通行费预测模型

论文摘要

由于模型训练中人工设计特征方法复杂,无法充分利用通行费数据特征,且仅基于历史数据进行单一站点通行费预测,忽略了高速公路路网中站点的相互影响。针对上述两方面问题,提出一种基于深度置信网络的多任务高速公路通行费预测模型（MD-SVR）。采用具有高斯分布的深度置信网络（CRBM-DBN）对通行费数据进行特征学习,在DBN顶层添加一个回归层引入多任务学习（MTL）结合支持向量回归（SVR）进行通行费预测,采用深度网络结构顶层权重聚类方法,将相关任务分为一组共同训练预测模型。实验结果表明,MD-SVR通行费预测模型与传统方法相比预测精度更高。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李松江,王会会,杨华民,王鹏

关键词: 通行费预测,深度置信网络,特征学习,多任务学习,任务分组

来源: 计算机工程与设计 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 长春理工大学计算机科学技术学院

基金: 吉林省省级产业创新专项基金项目(2016C090),吉林省大数据科学与工程联合重点实验室基金项目(172398JC010236285)

分类号: TP18;U495

DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.09.032

页码: 2584-2588+2600

总页数: 6

文件大小: 361K

下载量: 101

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标签：通行费预测论文;  深度置信网络论文;  特征学习论文;  多任务学习论文;  任务分组论文;