图3显示了FOGS框架。将替换后的输入数据**X和时空相关图G**输入到基于图的模型G中，得到预测输...
步骤2：将处理后的数据输入CNN网络提取交通流量的空间特征；步骤3：将CNN处理后的数据输入到LSTM层，预...
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...
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章相关方法理论介绍6 2.1SARIMA模型6 2.2长短时记忆网络(LSTM)9 2.3卷积神经网络(CNN)14 第3章基于SARIMA-LSTM的车流量预测模型16 3.1数据预处理16 3.2基于SARIMA模型的车流量预测17 3.3基于LSTM网络...
针对交通流量序列存在的时空相关性等特征,文中提出了一种结合 CNN 与 BiLSTM 各自优点的 CNN-BiLSTM 模型。CNN-BiLSTM 模型通过 CNN 和 LSTM 分别提取空间和时间特征,通过实例验证分析表明:相比于其他基准模型,文中的模型能够较好地适应不断波动的交通流量数据,早高峰和晚高峰预测的稳定性和精度均较高。
LSTM 神经元 论文介绍 时空预测在气候预报和城市规划等方面有着广泛的应用。特别是随着流量相关数据集的不断增长,时空预测在实际应用中越来越受到重视。 例如,准确的的士流量预测可以协助的士公司预测分配的士运营路线规划,以应付交通拥挤问题。特别需要注意到的是:流量预测的关键在于如何对复杂的时空依赖关系进行建模。
基于CNN-LSTM-PSO的交通流量预测 ① 佘占峰* (南京邮电大学计算机学院 江苏南京 210000)摘 要：伴随着经济的发展，城市内交通流量迅速增长，从而导致城市内交通道路拥堵问题日益严峻。为了缓解道路拥堵压力，该文提出了一种基于CNN-LSTM-PSO的深度学习短期交通流预测框架，该框架结合CNN （Convolutional Neural ...
BiLSTM 在具备 LSTM 优势的同时,还能在时间维度上考虑前向和后向的双向时间序列信息,预测更加全面准确。CNN 适合提取局部空间特征,BiLSTM 兼顾双向时间序列信息结合,可以从时空特性上更周全地分析交通流量数据,使预测结果的拟合度更高。 学习总结 针对交通流量序列存在的时空相关性等特征,文中提出了一种结合 CNN 与...
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Community-3DCNN的城市网格交通流量预测.pdf,摘要 摘要 近年来,随着科技实力的跨越式发展,人们的生活质量有了明显的提升。 日益增长的交通需求和固定有限的道路空间,使得交通拥堵问题逐渐成为一 个世界性的难题。但是与此同时,交通信息的获取质量和数据的准确性也在