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...
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...
基于SARIMA-CNN-LSTM的车流量预测分析.pdf,摘要摘要 随着我国经济的快速发展,民用汽车保有量也在快速增长,伴随而来的是交通拥 堵现象,尤其是在大城市,一些交通要道拥堵现象则更为明显。交通拥堵现象的频繁 发生,使得智能交通系统的建设越发重要,智能交通系统的高效
本发明公开了一种基于CNN‑LSTM‑At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...
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 ...
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 ...
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...
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
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 ...