基于改进LSTM模型的短期车流量预测

魏健; 赵红涛; 加鹤萍

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基于改进LSTM模型的短期车流量预测

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随着社会的发展,短期车流预测成为了一个越来越重要的课题.准确预测车流量可以为交通部门提供必要的指导,也可为出行带来方便.为了更准确预测短时车流量,提出了基于注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-attention)模型.并且又考虑到日期特性对车流量的影响,所以将数据集划分为工作日和节假日两类讨论.同时在实证分析中设置对比实验来说明LSTM-attention可以适应短时车流预测,能够对道路的拥堵情况做出较为准确判断.

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来源
《科技创新与应用》 |2021年第12期|25-27|共3页
作者
魏健; 赵红涛; 加鹤萍;
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作者单位

华北电力大学数理学院北京 102206;

华北电力大学数理学院北京 102206;

华北电力大学经济管理学院北京 102206;

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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
短时车流量预测; 注意力机制; 长短时记忆神经网络; 日期特性;

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