浅谈深度学习技术在交通态势预测中的应用
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邓亮(1982-),男,工程师,主要从事高速智慧化相关技术研究。

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Discussion on Deep Learning Technology in Traffic Forecasting
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    随着区域经济的增长, 公路通行需求呈爆炸式增长。 高速公路作为区域的主干道和大动脉, 路网通行能力和通行需求之间的矛盾越来越突出, 拥堵成为高速公路运营管理最大的痛点之一。 高速道路运营单位、 政府管理部门亟需一种实时性强、 可靠性高的路况分析技术为拥堵治理提供服务。 传统的分析技术 (如机器学习、 统计学方法等) 无法满足处理海量的多源异构数据的需求。 随着近十年来大数据技术和 GPU 计算能力的发展, 深度学习技术这门新信息技术日益成熟, 拥有强大的数据处理能力。 在交通态势预测领域, 借助深度学习技术处理海量的交通数据可以实现道路通畅度的高精准、 高可靠性预测, 再辅以主动管控和车路协同技术来提升高速路网的通畅性和安全性。 文章首先简要介绍深度学习技术的发展历史和交通态势预测领域的发展现状, 再浅析深度学习在智慧高速中的应用场景, 最后分析深度学习技术面临的隐患并进一步对深度学习进行展望。

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