提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ＲesNet-LSTM ，将卷积神经网络（CNN ）、残差神经单元（ＲesNet ）和长短期记忆循环神经网络（LSTM ）集成到一个端到端的网络框架．利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征，并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度，可提高预测的准确性...
本发明公开了一种基于CNN‑LSTM‑At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...
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...
与LSTM分别提取交通流的空间、时间特征，从而进行短期和长期预测[5-6]。为了进一步提高预测精度，该文采用PSO优化CNN-LSTM，提出一种CNN-LSTM-PSO 算法，并应用于交通拥堵预测。1 CNN-LSTM-PSO的交通流量预测模型 CNN-LSTM混合网络结构由一维CNN、LSTM和特征融合层构成。CNN层负责捕捉交通流数据的局部趋 ...
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...
为了提高预测的准确性,我们提出了一种基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测方法。 首先,我们介绍一下模型的结构和原理。该模型由三个主要组成部分构成:卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和残差网络(ResNet)。CNN用于提取输入数据的特征,LSTM用于学习时间序列数据的依赖关系,ResNet用于解决模型的...
1.本发明属于时间序列预测技术领域,具体涉及一种基于cnn ‑ lstm神经网络模型与arima模型的时间序列预测方法及系统。 背景技术: 2.在实际生产和科学研究中,时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些...
简介: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 1.算法运行效果图预览 ga优化前: ...