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...
步骤2：将处理后的数据输入CNN网络提取交通流量的空间特征；步骤3：将CNN处理后的数据输入到LSTM层，预...
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 第...
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...
1.效果视频:(主脚本有1175行代码,所有脚本加起来代码有1400行左右)LSTM+transform交通流量预测加PyQt5界面可视化(另外四种LSTM/GRU/CNN-LSTM/CNN-GRU作为对比))_哔哩哔哩_bilibili 一共五个模型: 1.LSTM+transform; 2.LSTM,3.GRU;4.CNN-LSTM;5CNN-GRU ...
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的输入是由一维原始数据转换而来的二维数据帧，以获取脑电信号的空间特征。Bi-LSTM模型的输入不需要将...
将数据分割8:2 对应训练集及测试集，选择神经网络模型对训练集数据进行训练，并对测试集数据进行预测和...
1.效果视频:增加PyQt5界面的交通流量预测(模型为CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM)_哔哩哔哩_bilibili) 2.三个模型和数据集的介绍 交通流量预测(python代码,压缩包中带有数据,CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM三种不同模型,多特征输入,单标签输出,可以替换为其它时序数据集)_交通流量预测数据集-CSDN博客 ...