短时交通流量预测

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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 
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 
基于短时交通流量预测对路网微观交通仿真的研究被引量：1
《苏州市职业大学学报》2021年第1期6-10,共5页张虎 
针对早高峰短时交通流量预测数据少、波动大的特点,提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2,1)改进为灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型,以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现象,将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法,应用混沌粒子群算法(CPSO...
关键词：灰色模型 粒子群算法 短时交通流预测 交通控制 
动态小波变换网络的短时交通流量预测被引量：1
《单片机与嵌入式系统应用》2020年第11期32-35,39,共5页王习昇 杨春亭 王海江 
浙江省自然科学基金——面向物联网的密文检索技术研究(LQ20F020010)。
本文提出了一种基于神经网络的流量预测方法——动态小波变换网络模型,该模型结合了动态小波变换和门控递归单元。动态小波变换模块负责学习交通流量中的复杂特征关系,门控递归单元则利用学习交通数据的动态变化来捕捉时间依赖关系。在...
关键词：智能交通 流量预测 小波变换 门控递归单元 动态小波变换网络 
考虑上下游的LSTM短时交通流量预测被引量：14
《哈尔滨理工大学学报》2019年第5期101-107,共7页满春涛 康丹青 
国家自然科学基金(61533019,61233001,61603381,71472174,71232006);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521092)
使用基于LSTM循环神经网络的短时交通流量预测模型分析了不同输入配置对交通流量预测精度的影响。首先,比较了同一车辆检测站点处交通流量、速度和占有率数据的不同组合对短时交通流量预测的影响。实验结果表明,在模型输入中包含速度/...
关键词：智能交通系统 交通流量预测 LSTM循环神经网络 深度学习 上下游交通信息 
基于小波神经网络的短时交通流量预测被引量：7
《微型机与应用》2017年第23期80-83,共4页赵道利 谷伟豪 冯亚平 
短时交通流量预测对于改善交通拥堵、减少环境污染具有重大的现实意义。传统神经网络进行短时交通流量预测难度大,精度低。为了提高预测精度,采用一种小波神经网络模型,小波神经网络具有小波分析和神经网络两者的优点,非线性拟合能力强...
关键词：短时交通流量 小波分析 神经网络 
基于FCM的无检测器交叉口短时交通流量预测被引量：1
《计算机技术与发展》2017年第4期39-41,45,共4页张明辉 
国家自然科学基金资助项目(50978030);中国博士后科学基金(2012M521729)
随着城市中的交通路网规模越来越大,要想达到实时、准确的短时交通流量预测目标,其中城市交通的动态诱导,是解决城市交通拥堵的一个重要手段。准确的短时交通流量预测是动态交通正确诱导的基础,尤其是无检测器交叉口的流量预测。但是由...
关键词：短时交通流量 预测 模糊C均值聚类 检测器 
联合FCM与群集蜘蛛优化SVR的短时交通流量预测被引量：3
《中国电子科学研究院学报》2017年第1期52-59,共8页曹成涛 林晓辉 许伦辉 
国家星火计划项目:基于物联网的光伏大棚智能控制技术应用与示范(2015GA780024);广东省高等学校优秀青年教师培养计划项目:城市交通信号控制实时评价模型及其优化方法研究(Yq2013180);广东省高等职业教育品牌专业建设项目:智能交通技术运用(2016gzpp044)
对智能交通系统(ITS)短时交通流量预测问题进行研究,提出了一种联合FCM与群集蜘蛛优化SVR交通流量预测算法。首先采用FCM聚类方法对交通流量数据预处理,得到基于时间节点分割的时序数据模块,有效降低了数据差异性带来的误差影响;然后构...
关键词：交通流量预测 模糊C-均值聚类 支持向量回归(SVR) 群集蜘蛛优化 
基于GA优化IWNN的短时交通流量预测方法被引量：7
《实验室研究与探索》2016年第5期134-137,212,共5页吴凡 孙建红 葛鹤银 刘景夏 
江苏省产学研联合创新基金(BY2014004)
由于交通流量的非线性、复杂性和不确定性,确定数学模型的预测方法难以满足交通管理控制中对预测精度和收敛速度的要求。为了对交通流进行准确、实时、高效的预测,提出将小波理论与神经网络相结合,并改进网络的训练过程从而构建改进型...
关键词：交通拥堵 短时交通流量预测 改进型小波神经网络 遗传算法 
分车型的高速公路短时交通流量预测方法研究被引量：15
《计算机应用研究》2015年第7期1996-1999,共4页周桐 杨智勇 孙棣华 魏方强 
中国工程院重点咨询项目(2012-ZX-22);重庆市自然科学基金重点资助项目(cstc2012jj B40002);国家教育部博士点基金资助项目(20120191110047);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1403208;KJ1403209)
针对混合交通流中车辆类型的不确定性和随机性,导致了直接对总车流量进行预测时难以获得较高的预测精度问题,提出一种分车型的流量预测方法。依据各种车型的车流量变化规律不同的特点,选用改进的时间序列算法对大型车和拖挂车的流量进...
关键词：交通流 短时预测 分车型 时间序列 二次指数平滑 
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