为了提高短期交通流量预测的效果,将CNN和LSTM模型结合是一种有效的方法。结合CNN和LSTM来进行时间序列建模的策略主要有两种方式:一种是使用1D-CNN从时间序列数据中提取特征,另一种则是利用2D-CNN同时捕捉交通数据中的空间和时间依赖关系,尤其适用于网格状或多维结构的数据。通过结合CNN和LSTM,模型能够充分发挥CNN在局部...
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...
采用CNN+LSTM模型进行短期交通流量预测，主要包含以下步骤：步骤1：对原始交通流量数据进行预处理，包括清洗数据、填充缺失值和标准化等操作，确保数据质量。步骤2：通过CNN网络提取交通流量的空间特征。CNN在图像处理领域表现卓越，其卷积层和池化层可有效捕捉图像局部特征。在交通流量预测中，CNN能够识别出不...
#形如(samples,timesteps,input_dim)的3D张量 #而这个time_sequence_steps就是我们采用的时间窗口,即把一个时间序列当成一条长链,我们固定一个一定长度的窗口对这个长链进行采用 #这里使用了两个LSTM进行叠加,第二个LSTM的第一个参数指的是输入的维度,这和第一个LSTM的输出维度并不一样,这也是LSTM比较随意的地方...
基于SARIMA-CNN-LSTM的车流量预测分析.pdf,根据研究,基于SARIMACNNLSTM的车流量预测模型表现优异,其中利用MA滤波组合法能更准确预测车流量,并且能有效捕获车流量序列中的多个特征,预测精度最高此外,通过CNN提取MA滤波分解后的非线性成分数据特征,并结合LSTM网络进行预
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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 ...
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...
then there are high chances of losing important information from the time series. LSTM, on the other hand, showcases the ability to learn long-term sequential patterns without the need for feature engineering: part of the magic here is the concept of three memory gates specific to this particu...
2019-243基于 CNN-ResNet-LSTM 模型的城市短时交通流量预测算法蒲悦逸 1 , 王文涵 1 , 朱强 1 , 陈朋朋 1,2(1. 中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 徐州 221116;2. 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 徐州 221116)摘要: 针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市...