基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法

吕田

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cqvip:针对当前短期交通流量预测方法误差较大,且仅依靠时间序列数据进行预测的问题,提出一种基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法(简称SGMTFP)。该方法在现有的时序数据的基础上加入时间信息等一系列辅助数据,并将SDZ(Surprisal-Driven Zoneout)应用于门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)构成新的RNN单元SDZ-GRU。通过滚动式嵌套交叉验证实验,本文方法在均方根误差与平均绝对误差上比常规的GRU分别下降了7.68%和14.55%;另外由于SGMTFP方法加入了辅助特征,相比较不使用辅助特征的情况下,均方根误差与平均绝对误差分别下降了10.9%和15.1%,实验结果表明,本文方法能有效减小误差。

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来源
《计算机与现代化》 |2019年第10期|60-65|共6页
作者
吕田;
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作者单位

华南师范大学广东广州 510631;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计与性能分析;
关键词
短时交通流预测; SDZ; GRU; 辅助特征;

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