交通流预测lstm交通流数据交通数据城市交通 基于KNNLSTM的短时交通流预测一、引言随着城市化进程的加速和机动车数量的激增,城市交通问题日益突出,如交通拥堵、事故频发等。短时交通流预测是解决这些问题的重要手段之一。短时交通流预测能够提供实时的交通情况,有助于交通管理部门制定有效的交通调度和管控策略,进而提高道路...
长短时记忆(LSTM)网络针对现有预测模型无法在交通大数据中提取交通流序列的内部规律,且未能充分利用交通流的时空相关性以实现高精度预测的问题,提出了一种基于K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)与长短时记忆(long short term memory,LSTM)网络模型相结合的短时交通流预测模型.采用KNN算法选择路网中与预测站点时空...
本发明提出了一种基于改进时空关联k-nearestneighbor(knn)算法的短时交通流量预测方法,对交通路网中目标检测器下一个时段内通过的车流量进行预测,支撑交通管理及信号控制策略制定与方案优化,属于智能交通研究领域。 背景技术: knn算法作为一种数据驱动方法,不需要建立复杂的数学模型,也不需要知道先验知识。由于该方法的...
本发明涉及一种基于LSTM‑LightGBM‑KNN的高速公路服务区车流预测方法,通过整理服务区信息采集系统的车流数据,以一定的时间周期统计得到车流量时间序列数据;预处理后将车流时间序列数据归一化,分为训练数据和测试数据,然后通过网格搜索确定超参数并利用训练数据训练得到预测模型;最后将预测得到的数据与测试数据进行误差...
KNNLSTM针对当前现有预测模型在智能交通短时车流量预测过程中无法有效预测交通流序列规律,不能在车流量预测时充分利用交通流的时空相关性,以及循环神经网络存在梯度消失和爆炸的问题,提出了一种基于KNN(K-最近邻)和LSTM(长短时记忆)相结合的短时交通车流量预测方法.实验研究表明,该模型能够更好且有效地提取到交通流...