提出了一种用于交通流量预测的基于Seq2Seq体系结构的时空图神经网络(PDG2Seq)。在解码阶段，PDG2Seq利用...
CNN+LSTM网络用于交通预测的过程如上述两种方式，另外目前很多研究已经在用GCN、注意力机制来捕获数据的空...
然而,在预测下一小时的乘客需求时,LSTM中的序列建模方案将迫使模型从之前的连续小时中收集信息。这可能对需求预测没有多大帮助,因为不相关的输入会产生很多噪音。为此,为了更好地对周期性进行建模,我们取网格嵌入序列{vi1, vi2,…, vit}作为输入,进一步将Eq.(8)转换为Periodic-Skip LSTM,跳过不相关的顺序模式。
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...
模型结构方面，首先通过局部CNN提取局部空间特征，然后通过流门控机制捕捉空间动态相似性，再通过周期性转移注意机制处理时间动态周期性，最后将所有模块的输出集成，通过全连接层进行回归预测。时空网络（CNN+LSTM）在交通流量预测领域的应用展示了其在处理复杂时空数据时的高效性和准确性。通过结合空间和时间...
然而,由于LSTM结构复杂,训练时间较长,而GRU模型结构相对简单,参数较少,训练能力较快。因此,我们选择了利用GRU模型从交通数据中获取时间相关性。其结构如下图。 3)Temporal Graph Convolutional Network 如图6所示,左边是时空预测的过程,右侧的是T-GCN cell的特定结构, ht−1表示t – 1时刻的输出, GC是图卷积过程...
基于CNN-BiLSTM的高速公路交通流量时空特性预测
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...