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…
1.CNN-LSTM-KDE多变量时间序列区间预测，基于卷积长短期记忆神经网络多变量时序区间预测，卷积长短期记忆...
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...
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
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...
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...
本发明公开了一种基于CNNLSTMAt神经网络的短时交通流量预测方法,以某个地区的出租车数据作为交通流量的代表,先对该地区进行网格化划分,再以一段时间间隔内的交通流量定义为在这个时间间隔内到达和/或离开该方格的出租车订单次数,通过矩阵的方式表示出租车订单,使用滑动窗口的方式提取邻近的矩阵构成数据集,通过卷积神经网...
网络流量预测 国内外研究现状【见评论】——传统的ARIMA、HMM模型,目前LSTM、GRU、CNN应用较多,貌似小波平滑预处理步骤非常关键,TimeSeriesAnomalyDetectioninNetworkTraffic:AUseCaseforDeepNeuralNetworksIntroductionAsthewavesofthebigdatarevolutioncascadeacrossin
从空域角度来看，交通流通常是一个双向过程，车流量具有两个明显特征：流入和流出。因此，我们分别用F^{...
基于CNN-ResNet-LSTM模型的城市短时交通流量预测算法 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,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络(CNN),残差神经单元(ResNet)和长短期记... 蒲悦逸,王文涵,朱强,... - 《北京邮电大学学报》 被引量: 0发表: 2020年 基于CNN...