基于LSTCN模型的城市交通速度预测

殷仕山; 孙克雷

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基于LSTCN模型的城市交通速度预测

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为了提高城市交通速度预测的精度,充分考虑天气因素的影响,挖掘交通速度数据隐藏的深层特征,提出了一种融合天气因素的城市交通速度预测模型.通过对天气和交通速度数据的相关性计算,筛选出了相关性最强的四个气象特征;引入因果逻辑约束,增强了时间序列特征的表达;利用扩展卷积提取交通速度数据不同时间长度下的序列特征,构建了基于长短期时间卷积网络(long and short-term temporal convolutional network,LSTCN)的预测模型,将天气数据和交通速度数据作为模型的输入.最后,对深圳和广州的交通速度公共数据集进行实验验证,与表现最佳的基准模型时间卷积网络相比,平均绝对误差比降低了6.7％,均方误差降低了5.3％.

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来源
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 |2021年第5期|868-873|共6页
作者
殷仕山; 孙克雷;
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作者单位

安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南 232001;

安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南 232001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类交通调查与规划;
关键词
城市交通; 速度预测; 长短期时间卷积网络; 天气因素;

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