今天我们就来从头开始构建一个LSTM Autoencoder,构建这个LSTM Autoencoder的作用就是一旦这个LSTM Autoencoder的重建能力和预测能力达到我们的阈值,我们就可以利用它的中间层,进行自监督学习。我们今天就从拟合模型开始,一直做到“利用它的中间层”结束。 #我们首先拟合一个用于上面提到的“重建”原始数据的LSTM模型 #我们...
一种基于Autoencoder‑LSTM融合模型的交通流预测方法,包括以下步骤:步骤一、提取道路交通流数据并对数据进行预处理,构建交通流数据矩阵;步骤二、获取道路交通状态矩阵,提取道路交通状态矩阵高维抽象特征;步骤三、基于融合后的时空特征实现道路交通流预测;步骤四、基于融合模型的道路交通流预测:获取道路实时交通流数据作为融...