基于流形距离的高速公路短时交通流预测模型

雷毅; 张善关; 谢云驰; 胡勇; 喻蒙; 张跃进

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基于流形距离的高速公路短时交通流预测模型

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准确的高速公路短时交通流预测是实现交通诱导和控制的重要前提和基础.为了提高预测精度,提出一种基于流形距离(MD)的K近邻-长短期记忆(K-nearest neighbor-long short-term memory,KNN-LSTM)高速公路短时交通流预测模型.该模型利用流形相似性分析高速公路交通流的时空特性,计算多站点与目标站点之间的流形距离.然后,采用改进的KNN算法筛选出空间相关站点构造交通流数据集,通过LSTM模型提取时序特征得出预测结果.实验表明,与单一预测模型相比,该方法能更好地提取交通流时空特性且预测精度更高,可为高速公路的交通管理提供必要的依据.

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来源
《科学技术与工程》 |2020年第18期|7312-7317|共6页
作者
雷毅; 张善关; 谢云驰; 胡勇; 喻蒙; 张跃进;
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作者单位

江西省高速公路联网管理中心南昌330036;

江西省高速公路联网管理中心南昌330036;

江西省高速公路联网管理中心南昌330036;

华东交通大学信息工程学院南昌330013;

华东交通大学信息工程学院南昌330013;

华东交通大学信息工程学院南昌330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
交通流预测; 时空特性; 流形距离; K近邻; 长短期记忆;

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