然而,交通流是一种具有非线性、随机性、空间关联性的数据,包含多种组成成分,这使得单一模型和忽视时空信息的方法预测效果存在瓶颈。针对这两个问题,本文提出了基于多模型长短时记忆递归神经网络(LongShort-TermMemoryRecurrentNeuralNetworks,LSTM)和基于时空关联长短时记忆递归神经网络的两种短时交通流预测方法。多模型...
提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计,网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选...
简介: 【LSTM时序预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现交通流时间序列单步预测含验证和预测未来附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 ...