另一方面，如果研究的目的仅仅是出于学习或探索的意愿，那么利用CNN+LSTM来进行短期交通流量预测的研究大致...
输入：用于预测的数据是交通信号序列，其中每个信号包含道路网络中所有传感器在一定时间间隔内记录的流量 考...
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...
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...
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。
第一个文件:CNN_GRU表格,装载的是CNN_GRU.py预测的测试集结果 第二个文件:CNN_GRU.py 第三个文件是数据,data15表格装载的是美国交通流量数据 第四个文件:GRU表格,转载的是GRU.py预测的测试集结果和测试集真实值 第五个文件:GRU.py 第六个文件:LSTM表格,转载的是LSTM.py预测的测试集结果和测试集真实值 ...
示SARIMA-CNN-LSTM模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对 百分比误差(MAPE)最低。这表明本文所提出的组和模型解决了单模型考虑因素单一 以及不能充分提取数据特征的问题,能够更好地捕捉到车流量序列的多种特征,预测 精度更高,适合用于短时交通流量的预测中。 关键词:SARIMALSTMSARIMA-CNN-LSTMMA滤...
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。
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 ...
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...