针对高速公路短时交通流预测问题,从数据驱动视角出发提出考虑注意力机制的双向长短时记忆神经网络(Attention Bi-directional Long Short-Term Memory,Att-Bi-LSTM)高速公路短时交通流预测模型。首先,从实际的高速公路运营线路中获取...针对高速公路短时交通流预测问题,从数据驱动视角出发提出考虑注意力机制的双向长短时记忆神经网络(Attention Bi-directional Long Short-Term Memory,Att-Bi-LSTM)高速公路短时交通流预测模型。首先,从实际的高速公路运营线路中获取样本数据并进行相应的预处理;其次,采用滑动窗口模型进行数据重采样,并基于重采样后的样本数据构建Att-Bi-LSTM高速公路短时交通流预测模型;最后,为验证所构建模型的准确性,依托京台高速泰安收费站断面的交通流数据进行实例应用,并将其预测结果与LSTM、BP、SVR算法的预测结果进行对比。结果表明:所构建的Att-Bi-LSTM预测模型预测精度较高、模型泛化能力强,可为高速公路短时交通流预测提供一种新的思路。展开更多
文摘针对高速公路短时交通流预测问题,从数据驱动视角出发提出考虑注意力机制的双向长短时记忆神经网络(Attention Bi-directional Long Short-Term Memory,Att-Bi-LSTM)高速公路短时交通流预测模型。首先,从实际的高速公路运营线路中获取样本数据并进行相应的预处理;其次,采用滑动窗口模型进行数据重采样,并基于重采样后的样本数据构建Att-Bi-LSTM高速公路短时交通流预测模型;最后,为验证所构建模型的准确性,依托京台高速泰安收费站断面的交通流数据进行实例应用,并将其预测结果与LSTM、BP、SVR算法的预测结果进行对比。结果表明:所构建的Att-Bi-LSTM预测模型预测精度较高、模型泛化能力强,可为高速公路短时交通流预测提供一种新的思路。
