短时交通流量预测

作品数：116被引量：760H指数：17
导出分析报告
相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
相关作者：钱伟孙棣华蒋海峰魏学业张屹更多>>
相关机构：长安大学东南大学北京交通大学昆明理工大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 学科=自动化与计算机技术—控制科学与工程x
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
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 
基于图结构的城市道路短时交通流量时空预测模型被引量：7
《地理与地理信息科学》2021年第4期1-9,共9页王海起 李留珂 陈海波 
国家自然科学基金项目(41471322)。
准确、实时的城市短时交通流量预测可为驾驶员提供实时的道路状况预警,是城市智能交通系统发展的重点之一。考虑交通流量数据的时空特征,该文提出一种基于注意力机制的GC-GRU时空预测模型(STGCGRU),模型输入根据交通流量时间特性划分为...
关键词：短时交通流量预测 图卷积 城市路网 时空特征 
基于改进LSTM算法的短时交通流量预测被引量：11
《桂林理工大学学报》2021年第2期409-414,共6页刘铭 鱼昕 
国家自然科学基金项目(61503150)。
针对短时交通流量预测模型受噪声数据影响预测误差较大的问题,提出了一种改进的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的短时交通流量预测模型———MVF-LSTM模型,该模型使用算术平均滤波MVF对LSTM模型的输入层进行改进,从而增加...
关键词：短时交通流量预测 算术平均滤波 MVF-LSTM 迭代次数 噪声数据 
基于GSHS-WNN的短时交通流量预测
《菏泽学院学报》2021年第2期21-24,共4页沈桂芳 
安徽省高校自然科研重点项目(KJ2019A0877,KJ2019A0891);校级重大科研项目(XN2020ZDA03)。
为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,针对传统的小波神经网络的单向梯度下降法进行参数优化导致其存在收敛速度慢和局部最优等问题,提出了一种高斯扰动的改进和声搜索算法优化小波神经网络的短时交通流量预测模型(GSHS-WNN).首先...
关键词：和声搜索算法 高斯扰动 小波神经网络 短时交通流量预测 
基于CNN-ResNet-LSTM模型的城市短时交通流量预测算法被引量：26
《北京邮电大学学报》2020年第5期9-14,共6页蒲悦逸 王文涵 朱强 陈朋朋 
徐州市科技计划项目(KC18061);国家自然科学基金项目(51674255)
针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络(CNN)、残差神经单元(Res Net)和长短期记忆循环神经网络(LSTM)集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经...
关键词：短时交通流量预测 深度学习 长短期记忆循环神经网络 卷积神经网络 
基于改进WNN的短时交通流量预测的研究被引量：1
《计算机与数字工程》2020年第7期1617-1622,共6页沈子华 冯益春 朱媛媛 王笑梅 郭超磊 
论文提出了一种结合自适应人工鱼群算法及粒子群优化算法的混合寻优算法,替换了小波神经网络在求解最优参数时所使用的梯度下降法,从而可在一定程度上优化小波神经网络。在此基础上,采用改进的小波神经网络对短时交通流量数据进行建模...
关键词：小波神经网络 梯度下降 自适应人工鱼群算法 粒子群算法 短时交通流量 
基于改进CS-WNN的短时交通流量预测被引量：1
《智能计算机与应用》2020年第4期44-49,共6页赵明姣 张荣芬 刘宇红 
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2016]5707)
城市交通流量具有非线性变化以及不确定性等特点。为了提高城市交通流量的预测精度,提出一种改进的布谷鸟搜索算法优化小波神经网络(Improved Cuckoo Search-Wavelet Neural Network,ICS-WNN)预测模型。首先对交通流量原始数据进行降噪...
关键词：小波神经网络 布谷鸟搜索算法 交通流量预测 自适应步长 
基于核学习方法的短时交通流量预测被引量：3
《计算机应用研究》2019年第3期696-700,共5页王秋莉 李军 
国家自然科学基金资助项目(51467008)
基于核学习的强大非线性映射性能,针对短时交通流量预测,提出一类基于核学习方法的预测模型。核递推最小二乘(KRLS)基于近似线性依赖(approximate linear dependence,ALD)技术可降低计算复杂度及存储量,是一种在线核学习方法,适用于较...
关键词：核学习方法 短时交通流 预测 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部