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一种基于LSTM_Attention网络的交通流预测方法，包括以下步骤：(1)获取道路交通历史数据，将数据分为训练集和测试集，对数据进行预处理；(2)构建一层LSTM网络，根据训练集数据中样本的序列长度设置隐层单元个数，添加一层激活函数为S...
该专利属于浙江工业大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江工业大学授权不得商用。

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