《表1 SVM与LSTM的预测效果》

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《基于GA和LSTM的智能交通灯调度方法》

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基于历史数据分析，SVM和LSTM的预测效果如图6所示。预测能力以均方根误差（Root Mean Squard Error，RMSE）和准确度（Accuracy，ACC）作为评价指标，均方根误差和准确度如式（4）和式（5）。预测模型效果见表1所列。由表可知，相较于SVM，LSTM具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。