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…
在交通预测中，节点之间存在空间依赖性。在诸多研究中，图卷积被证明是捕捉空间关联的有效方法。我们采用...
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...
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特...
交通流量是智能交通系统中重 要环节,准确地对短期交通流量进行预测有利于智能交通决策,缓解车流量高峰期时 易拥堵路段的堵塞现象。 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...
(3)借助LSTM设计了一个多任务学习网络用于捕捉乘客需求的时间趋势。两个子任务预测网格中的单个流入流和流出流需求,而主任务预测每对网格之间的需求。 (4)在两个真实大规模叫车数据集上的大量实验表明提出的GEML模型性能优于基准模型。 4、模型框架 GEML模型能同时捕获空间和时间特性。从空间角度出发,提出了一种...
CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解 5.7万播放 LSTM+Transformer模型交通流量预测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWcmZ9s) 2.0万播放 【迪哥谈AI】99%的人都在用错误的方法学习pytorch,由我亲自给大家分享【深度学习pytorch框架实战】这才是正确的学习方法! 1.5万播放 2023公认最好的深度学习【五大神经...
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...
cnn和lstm融合常常用来时空建模任务。本文主要从交通流量预测《Modeling Spatial-Temporal Dynamics for Traffic Prediction》这篇论文入手,主要介绍时空网络(CNN+LSTM)的原理。 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...
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。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...