短时交通流量预测

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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 
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 
基于张量模型的短时交通流量预测
《应用数学进展》2023年第10期4519-4528,共10页周昱竹 张仲荣 张其斌 
交通流量预测可以提供未来交通状况的预测结果,为交通规划提供有力支持。为实现高效的实时短期交通流预测,必须综合考虑时间、空间、天、周等多个关键维度。这种多维数据的处理形成了一种复杂的高维结构。然而,传统的线性和非线性模型...
关键词：交通流量预测 张量分解 张量结构 
基于RNN模型的短时交通流量预测
《今日制造与升级》2023年第9期50-52,共3页徐皓 陈国凡 王双英 
合肥职业技术学院省级教学研究项目(2021jyxm1304):城市轨道交通通信信号技术专业实践教学模式的探讨与研究。
文章搭建一个基于神经网络原理的交通流量预测模型,其中的数据来源于美国加州的PEMS开源数据集。将数据集中原始数据划分为训练集和测试集,利用训练集不断训练优化网络模型参数,然后用训练好的模型参数去拟合测试集,并统计模型在测试集...
关键词：神经网络模型 交通流量预测 PEMS数据集 
基于网格划分的城市短时交通流量时空预测模型被引量：6
《计算机应用》2022年第7期2274-2280,共7页王海起 王志海 李留珂 孔浩然 王琼 徐建波 
国家自然科学基金资助项目(62071492);山东省自然科学基金资助项目(ZR202102180193)。
准确的交通流量预测在帮助交通管理部门采取有效的交通控制和诱导手段以及帮助出行者合理规划路线等方面具有重要意义。针对传统深度学习模型对交通数据时空特性考虑不足的问题,在卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(LSTM)单元的理论框架下...
关键词：短时交通流量预测 时空特性 卷积神经网络 长短时记忆 注意力机制 
融合多源数据的短时高速交通流量预测研究被引量：1
《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2022年第6期208-214,共7页唐铠 屈新明 
广东省重点领域研发计划项目“珠三角PM2.5和臭氧污染协同控制及示范—街区尺度的城市实时交通流模型构建”(2019B110206001)。
短时交通流量预测是智能交通系统的重要基础,其精度直接影响到交通控制和诱导的效果。为了提高短时交通流量推算结果的准确性,本文提出一种融合多源数据的短时高速公路交通流量预测方法。采用深圳市42个微波检测器的车辆识别数据以及出...
关键词：智能交通 短时交通流量预测 Light GBM 高速公路 多源数据 交通流 
基于机器视觉的短时交通流量参数估计方法研究
《自动化与仪器仪表》2021年第11期151-155,共5页沈洁 
山东省教育教学研究课题:新旧动能转换战略下“创客+”创新创业实训基地建设的研究与实践(2018JXY3033)。
针对传统单一特征模型难以充分提取时间特征导致的模型预测准确率低的问题,研究在深度学习的基础上,提出一种基于注意力机制的动态小波变换网络(DWNN)预测模型。通过结合DWNN模块与双向LSTM编解码器,并通过注意力机制对上下文信息进行...
关键词：短时交通流量预测 DWNN网络 注意力机制 LSTM网络 
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