Keywords:SARIMALSTMSARIMA-CNN-LSTMMAfilterTrafficflow prediction II 目录 目录 摘要I AbstractII 第1章绪论1 1.1研究背景及意义1 1.2国内外研究现状2 1.2.1基于统计学理论的短时交通流预测方法2 1.2.2基于人工智能模型的短时交通流预测方法2 1.2.3基于组合模型的短时交通流量预测方法3 1.3文章结构安排5 第2章...
基于CNN-BiLSTM的高速公路交通流量时空特性预测
同样,节点属性特性可以是任何交通信息,比如交通速度、交通流和交通密度 因此,时空交通预测问题可以认为是在路网拓扑G和特征矩阵X的前提下学习映射函数f,然后计算未来T时刻的交通信息,如式1所示: (2)Overview T-GCN模型由图卷积网络和门控递归单元两部分组成。如图3所示,我们首先使用历史n时间序列数据作为输入,利用图...
首先,全面总结现有的交通流量预测方法并进行比较;其次,对交通流预测中涉及到的基本定义、参数进行详细阐述;再次,详细介绍了机器学习和深度学习理论,为后续建立模型奠定理论基础;然后,采用深度学习中的CNN、LSTM作为基本网络结构,并对其进行组合得到新模型来对交通流进行预测;最后,利用北京市2015年的出租车出行数据来对...
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慢、计算时间较长、容易过拟合等缺点。基于机器学习的交通量预测方法如GBDT模型、Xgboost模型和随机森林模型,这些模型对交通流时空挖掘效果不大理想。 本文详细内容请下载:http://www.chinaaet.com/resource/share/2000003156...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
捕获观测点交通流数据的空间特征,然后输入到双向LSTM网络提取时间周期特征,最后由全连接层输出预测结果.使用美国交通研究数据实验室的实测交通数据进行验证,结果表明,所提出的C-BiLSTM组合模型具有更高的准确性,其性能相比双向LSTM网络预测模型提升了1.6%,相比单向LSTM网络预测模型提升了6.6%,是一种高精度的交通流预测...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
基于SSA-CNN-BiLSTM组合模型的短时交通流量预测 陆由付;孔维麟;田垚;王庆斌;牟振华 【期刊名称】《交通运输研究》 【年(卷),期】2024(10)1 【摘要】为改善城市道路交通拥堵状况,并为智能交通系统决策提供辅助手段,针对短时交通流的非线性和时序性特点,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的卷积神经网络(CNN)...
其中,基于CNN编码—LSTM解码混合神经网络的智慧家庭用电量预测技术,是近年来备受关注的一种方法。该方法主要基于CNN编码器和LSTM解码器的混合神经网络架构,它有很好的适应性和精度。CNN编码器主要用于从原始的能量数据中提取有用的特征,用于增加模型的可训练性。LSTM解码器则用于解码模型的预测结果,提供了时间序列上的...