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...
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。
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模型对于具备周期性的数据拟合效果较好,LSTM 模型适合处理具备长记忆性特征的数据并且有着强大的非线性映射能力的优点,本文 首先分别采用三种...
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 ...
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...
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...
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...
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...
CNN-LSTM-Attention模型的实现过程包括数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估和模型应用等步骤。在实际应用中,该模型已经展现了卓越的性能。例如,在金融市场预测中,可以根据预测结果制定投资策略;在气象预测中,可以制定防灾减灾措施。此外,该模型在交通流量预测、能源消耗预测等领域也取得了显著成果。 🚀 2024年最新...
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。