基于多种模型组合的短时交通流预测

王德广; 张轶楠

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日益增加的交通流量使得道路交通面临着严峻考验,运用现代技术手段,对短时交通流进行精准的预测,能为改善及便利道路交通管理。为此提出一种基于长短时记忆神经网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、栈式自编码器(SAE)以及简单循环单元(SRU)模型相结合的短时交通流预测模型——LGSS模型。实验表明LGSS组合模型的预测效果,从多个评价指标分析,相较于传统的单一模型都有较大改善。同时利用SRU可进行并行运算的特点,当迭代4次预测准确度最高时,单次计算时间达到0.7491 s,比传统模型减少了约30%的时间。

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来源
《微型电脑应用》 |2022年第3期|130-133|共4页
作者
王德广; 张轶楠;
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作者单位

大连交通大学;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
短时交通流预测; 神经网络模型; 深度学习; 组合预测;

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