短时交通流量预测

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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XGBoost算法的高速公路短时交通流量预测被引量：1
《市政技术》2024年第10期31-36,共6页赵霞 高源 赵莉 唐嘉立 李之红 
江西省交通运输厅科技项目(2022X0047)。
在快速城市化背景下,高速公路交通流畅度对经济效率与民众生活至关重要,故在复杂多变的高速公路网中,快速精准预测交通流量成为实时交通管理的核心前提。然而,由于短时交通流具有非线性和随机变化的特点,交通流量的准确预测一直面临着...
关键词：智能交通 短时交通流量预测 XGBoost ETC卡口 高速公路 
基于ARIMA的高速公路短时交通流量预测方法研究
《山东交通科技》2024年第4期89-93,共5页崔建 李镇 赵家旺 康传刚 张雷 王纳 郭亚娟 
山东省工业和信息化厅技术创新项目,项目名称:全路网视角下基于多维用户需求动态数字孪生的高速精准化运营关键技术研究,项目编号:202260101057;山东高速集团2022年度科技项目,项目名称:全路网视角下基于多维用户需求动态数字孪生的高速精准化运营关键技术研究,项目编号:HS2022B041;山东省自然科学基金青年项目,项目名称:城市交通路网瓶颈区域动态激活判定机理及快速疏导控制方法研究,项目编号:ZR2021QF110。
短时交通流预测对于高速公路交通运营管理具有重要的指导价值,能够为高速公路交通流量趋势分析、基础设施建设规模确定以及运营效益评估提供可靠的数据基础。在高速公路交通流量数据平稳性分析的基础上,利用信息准则法进行预测模型识别...
关键词：高速公路 智能交通 短时预测 ARIMA 交通流量 
基于Bayes-ARIMA的景区公路短时交通流量预测
《公路》2024年第4期225-234,共10页王代君 李明 鹿守山 
江西省03专项及5G项目,项目编号20212ABC03W04;江西省交通运输厅科技项目,项目编号2022X0043。
为方便景区公路交通组织及资源调度,提出了一种基于贝叶斯估计和ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average model,差分自回归移动平均模型)的短时交通流量预测模型Bayes-ARIMA。通过ARIMA模型捕捉车流量时间序列特征,再通过贝...
关键词：智能交通 短时交通流量 预测模型 贝叶斯 ARIMA 
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SSA-CNN-BiLSTM组合模型的短时交通流量预测被引量：2
《交通运输研究》2024年第1期18-27,共10页陆由付 孔维麟 田垚 王庆斌 牟振华 
交通运输部交通运输行业重点科技项目(2021-ZD2-047);山东省交通运输科技计划项目(2021B49);山东省高等学校青创科技支持计划项目(2021KJ058)。
为改善城市道路交通拥堵状况,并为智能交通系统决策提供辅助手段,针对短时交通流的非线性和时序性特点,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的卷积神经网络(CNN)联合双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合模型以预测短时交通流量。首先...
关键词：智能交通 交通流预测 卷积神经网络 城市道路 麻雀搜索算法 双向长短时记忆神经网络 
基于预测堵车信息的路径动态规划系统
《微型电脑应用》2023年第12期1-4,8,共5页侯辰飞 朱健慧 刘可昕 杨峻 刘蕊 
国家级大学生创新创业训练计划项目(202110732005);甘肃省大学生创新创业训练项目(DC20211);兰州交通大学大学生科技创新项目(DXS2022-020)。
导航系统往往存在着规划不准确、规划滞后等问题,导致车辆时常需要经过拥堵路口。因此,提出一种基于ARIMA-WNN组合预测模型的路径动态规划系统。使用Dijkstra算法进行全局规划得到初始路径,利用历史交通流量数据对初始路径及路径周围路...
关键词：ARIMA-WNN组合模型 短时交通流量预测 DIJKSTRA算法 堵车 
利用出租车GPS轨迹数据进行短时交通流量预测:以重庆市解放碑街区为例被引量：5
《科学技术与工程》2023年第28期12265-12274,共10页汪孝之 牟凤云 张用川 王俊秀 
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金(KF-2021-06-102);研究生科研创新项目(2023S0130)。
交通流量预测是智能交通系统的重要组成部分。以重庆市解放碑街区为研究区域进行交通流量预测分析,基于研究区域内出租车GPS轨迹数据处理获取时间间隔为5、10、15 min的交通流量序列。同时为充分挖掘交通流量序列特征规律,减小序列非线...
关键词：交通流量预测 时间序列分解 长短期记忆网络(LSTM) 随机森林(RF) 机器学习 
基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测
《城市交通》2023年第4期87-98,共12页刘冉 李岩 毛海虓 钱剑培 王继峰 马悦 
国家重点研发计划资助项目“基于城市高强度出行的道路空间组织关键技术”(2020YFB1600500)。
基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预...
关键词：短时交通流量预测 频繁序列模式挖掘 机器学习 
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