短时交通流量

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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 
基于多数据融合的短时交通流量预测算法研究
《自动化仪表》2025年第1期122-126,共5页于欣海 
安徽省交通控股集团科技基金资助项目(JKKJ-2020-38)。
针对单一模型无法分析复杂、非线性交通流数据的问题,在多平台数据融合的基础上提出了一种面向短时交通流量的组合预测算法。对于交通流数据具备的时间性和空间性特征,首先使用径向基函数(RBF)神经网络对相邻节点的空间交通流数据进行分...
关键词：多平台数据融合 径向基函数 残差网络 萤火虫算法 长短期记忆网络 交通流量预测 时空模型 
基于卷积神经网络的短时交通流量预测与可视化分析方法设计
《微型电脑应用》2025年第1期295-298,308,共5页张贝贝 田甜 
为了解决交通拥堵现象日益严重的问题,如何使用智能预测手段对交通流量进行预测并提供可视化操作的研究变得至关重要。在传统卷积神经网络的基础上做出改进,提出一种基于时空卷积网络的短时交通流量预测模型。对提出的模型性能进行检测...
关键词：卷积神经网络 交通流量 可视化分析 数据预测 
基于连续时间卷积网络的短时交通流量预测
《阜阳职业技术学院学报》2024年第4期41-47,共7页陈涛 殷仕山 
安徽省高等学校省级质量工程重大教学改革研究项目(2021zdjgxm020)。
针对智能交通系统中的实时交通流量预测问题,传统的时间卷积网络虽然能够通过扩张卷积技术捕捉时间序列数据中的长期依赖关系,但其在处理任意长度的流量序列时存在局限性。为解决这一问题,笔者采用连续函数表示卷积核,并通过多层感知网...
关键词：交通流预测 时间卷积网络 连续核函数 
基于CEEMD-GA-LSSVM的短时交通流量预测模型研究
《人民公交》2024年第23期73-75,共3页樊莉桃 
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(项目编号:2023KY1148)。
将互补型集成经验模态分解、相空间重构理论和最小二乘支持向量机进行模型组合,提出了一种基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流预测模型,使用实验数据进行验证,并与单一LSSVM模型、GA-LSSVM模型与EMD-GA-LSSVM...
关键词：CEEMD-GA-LSSVM 短时交通流量 流量预测 
基于聚类算法和CNN+LSTM短时交通流量预测被引量：1
《山东工业技术》2024年第6期57-65,共9页尹迁齐 高永强 齐龙 周士谦 
为了更精确地预测交通量,减轻交通阻塞的问题,采用聚类算法,卷积神经网络(CNN)与长短记忆网络(LSTM)相结合,建立一个交通流预测模型。该模型在兼顾时间序列特征地同时,兼顾了交通流量方式与空间特性之间地关系。首先,构造数据张量X,利用...
关键词：短时交通流量预测 K-MEANS聚类 卷积神经网络 长短期记忆网络 
基于延迟及参数自学习的短时交通流量预测
《中国交通信息化》2024年第S2期74-77,共4页林文 
在高速公路路网运行中,短时交通流量受到多种因素的影响。本文对高速公路中的交通事件特征、道路特征、上下游特征、数据延迟特征和车辆特征等进行了分析,引入了一种基于特征的LightGBM算法,建立了考虑延迟及参数自学习的短时交通流量...
关键词：数据延迟 参数自学习 短时交通流量 LightGBM算法 
高速公路短时交通流量预测方法设计与实现被引量：1
《微型电脑应用》2024年第11期294-297,共4页刘文疆 
高速公路交通流量受到多个因素的影响,模式复杂多变,难以准确获取短时交通流动特征。为此,引入动态时空神经网络对高速公路短时交通流量进行预测。利用交通流量阈值,计算超出道路通行能力的车辆,根据数据样本之间的欧氏距离,修复交通流...
关键词：动态时空神经网络 高速公路 短时交通流量 交通流量预测 
基于CNN-LSTM-AM的短时交通流量预测
《科学技术与工程》2024年第31期13562-13567,共6页汤泽慧 赵丹 王晟由 
自主式道路交通系统安全保障技术(2023YFB4302703);中央高校基本科研业务费项目(2023JKF02ZK08)。
短时交通流量预测对于提高实时交通数据信息的精准性及增加车辆道路行驶的效益性具有重要意义。为能准确预测未来短期交通流量情况,支持智能交通系统的应用和决策,提出一种基于CNN-LSTM-AM的短时交通流量预测模型。首先利用卷积神经网络...
关键词：短时交通流量预测 CNN LSTM网络 注意力机制 
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