短时交通流

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基于随机森林算法的短时交通流量预测平台建设
《中国交通信息化》2025年第3期94-97,115,共5页琚冬祥 袁红叶 董威 夏怡 何日升 
随着城市化进程的加快和人们出行需求的增长,高速公路作为重要的交通基础设施,其流量预测尤为重要。随机森林算法是一种由决策树构成的集成学习算法,通过组合多棵决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性,能够有效降低算法的过拟合...
关键词：随机森林 数据融合 短时交通流量预测 平台建设 
基于深度时序聚类的城市卡口短时交通流量预测
《计算机应用研究》2025年第2期371-380,共10页郭健 郑皎凌 乔少杰 邓鸿耀 孙吉刚 李欣稼 
香港中文大学(深圳)开放课题广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室开放课题基金资助项目(B10120210117-OF02);云南省智能系统与计算重点实验室开放课题(ISC22Y02);四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0027)。
目前,基于深度学习的交通流量预测方法存在不足。首先,基于图卷积网络的预测模型使用简化的路网拓扑,忽视了实际交通组织信息,影响预测准确性。其次,基于聚类的预测模型未考虑交通流的区域和时间相似性,未能有效利用时空模式,导致聚类...
关键词：深度聚类 交通流量预测 循环神经网络 动态时间规整 交通卡口 
基于时间序列模型的短时交通流预测方法
《宁夏师范大学学报》2025年第1期73-80,共8页周原 
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT220663、JAT210824).
为给应急交通指挥方案的制定提供可靠的参考数据,提出一个基于时间序列模型的短时交通流预测方法.首先将环形线圈感应器埋设在道路之下,采集过往车辆的交通流数据,并实施错误数据处理和缺失数据填补处理.然后利用k-means算法实现交通流...
关键词：时间序列模型 交通流数据采集 预处理 离散化 移动平均法 交通流预测 
基于VMD多阶段优化的短时交通流预测研究
《计算机仿真》2025年第1期126-132,共7页陈以 齐兴宇 胡水源 姚宇琛 
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0225);广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金立项项目(YQ19107)。
针对交通流数据存在的随机性与非线性等导致短时交通流预测精度不高的问题,给出一种多阶段优化策略和改进澳洲野狗算法(Improved Dingo Optimization Algorithm, IDOA)优化LSSVM、LSTM和XGBoost参数的组合预测模型(MO-IDOA-LLX)。使用...
关键词：短时交通流预测 组合预测模型 改进澳洲野狗优化算法 变分模态分解 样本熵 
短时交通流预测模式分析
《中国储运》2024年第12期143-143,共1页贾慧 张睿哲 
在早期的交通流预测中,历史平均法是最常使用的一种预测方法。它有着用法简单,计算速度较快的优点,但缺点也很明显,较低的精度使得它不能处理突然发生以及规模复杂的情况,一般适用于对准确度要求不高的静态模型[1]。近年来,人工智能的...
关键词：人工智能 神经网络模型 深度学习 准确度要求 短时交通流预测 静态模型 交通流数据 平均法 
基于PSO-LSTM的短时交通流量预测网站设计被引量：2
《廊坊师范学院学报（自然科学版）》2024年第1期29-32,共4页王宁 成利敏 甄景涛 段晓霞 
2020年廊坊市科学技术研究与发展计划(第一批)自筹经费项目“基于神经网络模型的廊坊市主干道交通流量预测网站设计”(2020011009)。
短时交通流量预测是智能交通系统中的重要环节,选用在短时交通流量预测方面表现出色的LSTM神经网络,并利用PSO算法优化LSTM神经网络模型。实验结果表明,与传统LSTM模型相比,所构建的PSO-LSTM模型对未来5分钟和10分钟两种短时交通流量预...
关键词：智能交通系统 短时交通流量预测 LSTM神经网络 PSO算法 交通流量预测网站 
面向短时交通流预测的动态时空图卷积网络
《湖南科技大学学报（自然科学版）》2024年第1期70-79,共10页符琦 巴冰 黄崇景 蒋云霞 
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30274);湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30278)。
针对现有的交通流量预测模型缺乏对交通数据动态时空相关性建模能力的问题,提出一种新的基于深度学习的动态时空图卷积网络(DSTGCN)模型,该模型无需给出道路网络信息,从交通数据中即可建模时空相关性.动态时空图卷积层包含2个主要部分:...
关键词：交通流预测 时空图卷积 自相关机制 时空图建模 
基于Transformer的短时交通流时空预测被引量：1
《计算机应用与软件》2024年第3期169-173,225,共6页杨国亮 习浩 龚家仁 温钧林 
国家自然科学基金项目(51365017);江西省教育厅科技计划项目(GJJ190450)。
现有的交通流预测模型未能全面获取路网的空间依赖,忽略了周期性对交通流量的影响,且缺乏对全局时间依赖的建模能力。针对以上问题,提出一种结合Transformer的动态扩散卷积门控循环单元预测模型。该模型利用动态扩散卷积网络和门控循环...
关键词：短时交通流预测 扩散卷积 门控循环单元 TRANSFORMER 
面向数据驱动的城市绕城高速收费站短时交通流预测
《测绘科学》2024年第2期175-186,共12页帅春燕 杨锰 高伦 邹辉 
国家基金地区基金项目(62362044)。
为了进一步提升城市绕城高速收费站交通流的预测精度,根据收费站交通流的特点,该文提出了一种基于变分模态分解(VMD),长短时记忆网络(LSTM)以及支持向量回归(SVR)的城市绕城高速收费站短时交通流量预测模型,并引入遗传算法对模型中的LST...
关键词：智能交通 收费站短时交通流量预测 变分模态分解 长短时记忆神经网络 支持向量回归 遗传算法 
针对短时交通流预测的ISSA-SVR模型被引量：2
《计算机工程与设计》2024年第2期608-617,共10页叶得学 韩如冰 颜鲁合 
甘肃省科技计划基金项目(20CX9ZA021);甘肃省高等学校创新基金项目(2020A-175);兰州市科技计划基金项目(2020-ZD-139);甘肃省科技计划基金项目(20CX9ZA068)。
为提高短时交通流的预测精度,提出一种改进麻雀搜索算法优化支持向量回归的预测模型。为解决麻雀搜索算法收敛慢、易陷入局部最优的不足,结合反向学习和中心游移进行种群初始化;引入分段惯性权重和蝴蝶优化算法改进发现者更新,扩展迭代...
关键词：交通流预测 智能交通 麻雀搜索算法 支持向量回归 反向学习 蝴蝶优化算法 柯西变异 
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