根据短时交通流量数据呈现出的非线性、周期性、高波动性、长记忆性等特征, 考虑到不同预测方法的优缺点,本文采用SARIMA-CNN-LSTM组合模型对车流量序 列进行预测分析。结合SARIMA模型对于具备周期性的数据拟合效果较好,LSTM 模型适合处理具备长记忆性特征的数据并且有着强大的非线性映射能力的优点,本文 首先分别采用三种...
本发明公开了一种基于CNNLSTMAt神经网络的短时交通流量预测方法,以某个地区的出租车数据作为交通流量的代表,先对该地区进行网格化划分,再以一段时间间隔内的交通流量定义为在这个时间间隔内到达和/或离开该方格的出租车订单次数,通过矩阵的方式表示出租车订单,使用滑动窗口的方式提取邻近的矩阵构成数据集,通过卷积神经网...
(2)T-GCN模型的预测结果表明,在不同的预测水平下,T-GCN模型处于稳定状态,这说明T-GCN模型不仅可以实现短期预测,还可以用于长期的交通预测任务(15分钟30分钟45分钟60分钟)。 (3)我们使用两个真实的交通数据集来评估我们的方法。结果表明,与所有基线方法相比,该方法的预测误差降低了约1.5%-57.8%,证明了T-GCN模型...
基于CNN-BiLSTM的高速公路交通流量时空特性预测
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
基于时间序列的交通量预测方法如差分自回归滑动平均模型,主要是将历史的流量数据按照时间排列成为时间序列,根据时间序列分析数据流的变化趋势从而预测未来的交通流量,但是这种算法的缺点是在处理数据量较大、维度较高的数据时效果一般,推广能力较差。基于神经网络交通量预测方法如GRU和LSTM,这些模型存在着计算过程中收敛速度...
一种基于混合编码粒子群-长短期记忆神经网络出水氨氮软测量方法 基于CNN-LSTM-At神经网络的短时交通流量预测方法 一种混合神经网络和字符信息的文本编码方法及系统 针对稀疏化CNN神经网络模型的游程编码加速器及方法 基于ARIMA和LSTM混合神经网络的短交通流预测方法 基于混合NAL单元类型的图像编码/解码方法和设备及存储比特...
1.一种基于CNN+GRU的公交短时客流预测方法,其特征在于,包括:对原始公交数据进行时间和站点匹配预处理,构建时空矩阵。将矩阵数据输入CNN网络提取站点流量的空间特征;将CNN处理后的数据输入到GRU层,预测站点下一时刻的流量。 2.如权利要求1所述的基于CNN+GRU的公交短时客流预测方法,其特征在于,所述GRU的前向计算公式...
Huang等人提出一种基于CNN和LSTM的深度学习模型APNet,利用CNN能够自动提取特征的特性, 自动完成对单站点多种特征序列的逐层抽象,LSTM能够记忆序列的前后依赖关系,实验证明,该模型比单独使用CNN、LSTM能更准确地预测未来1小时 PM2.5小时浓度,CNN能够有效代替传统人工特征选择方法,但该模型没有考虑空间关系,预测时间步太短...
摘要：当联网车辆遭受网络攻击时，会向外广播虚假行驶信息，从而误导周边车辆，极易引发交通事故。针对这一问题，文章提出了一种基于一维卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的组合深度学习模型，通过提取车辆行驶信息的有效特征对模型进行训练，并对车联网环境下的速度与位置等行驶信息的欺骗攻击进行检测。在...