WardropNet: 通过平衡增强学习进行交通流预测

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-09T00:00:00Z

本研究提出WardropNet，一种结合经典层和均衡层的神经网络，旨在提高交通流预测效率。通过监督学习，该方法减少了真实交通流与预测结果的差异。在实际和模拟交通中，WardropNet在时间不变预测上提升72%，在时间变化预测上提升23%。