37、深度学习算法基础与集成仿真在车辆网络中的应用

深度学习算法基础与集成仿真在车辆网络中的应用

一、深度学习算法在交通与车辆领域的应用

1.1 交通流量预测的发展历程

在交通流量预测方面，深度学习算法的应用不断演进。早期使用了人工神经网络（ANNs）、支持向量机（SVM）和卡尔曼滤波器等方法。以下是不同年份的重要进展：
| 年份 | 研究者 | 方法 | 应用 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 2016 | Koesdwiady 等 | 结合天气信息的深度信念网络（DBN）模型 | 改进交通流量预测 |
| 2016 | Fu 等 | 门控循环单元（GRU）模型 | 实时交通流量预测 |
| 2017 | Liu 等 | 混合卷积神经网络/长短期记忆网络（CNN/LSTM）模型 | 短期交通流量预测 |
| 2017 | Zhang 等 | 基于残差网络（ResNet）的时空残差网络 | 城市范围的人群流量预测 |
| 2018 | Zhang 等 | 预处理归一化和级联人工神经网络（CANN） | 交通流量预测 |
| 2018 | Du 等 | 混合卷积神经网络/门控循环单元（CNN/GRU）模型 | 交通流量预测 |
| 2018 | Lin 等、Liang Y | 生成对抗网络（GAN） | 交通状态估计和模式敏感的交通流量预测 |
| 2019 | Cui 等 | 交通图卷积循环神经网络 | 网络规模的交通学习和预测 |
| 2019 | Xiao 等 | 混合长短期记忆网络（LSTM）模型（添加了丢弃层和人工神经网络） | 短期交通流量预测 |
| 2019 | Zang 等 |