计算机工程与应用

2022, v.58;No.1013(22) 284-290

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日交通流预测的编码器-解码器深度学习模型研究
Research on Encoder-Decoder Deep Learning Model for Daily Traffic Flow Prediction

曹阳;茅一波;施佺;

摘要(Abstract):

精准的日交通流预测是智能交通领域的重要研究内容之一。目前已有的日交通流预测模型大多在短期预测模型的基础上通过多步预测或者多目标预测的方式改进而来。这两种改进方案中,前者对误差的传播更为敏感,而后者则忽视了预测结果的时序关系,导致预测模型精度偏低。提出了一种用于日交通流预测的编码器-解码器深度学习模型,首先将长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)作为编码器-解码器模型的基本单元以提高模型捕捉长期依赖关系的能力,其次引入注意力机制调节编码向量的权重以进一步提高模型的预测精度。新的模型是一种典型的序列到序列预测模型,与传统的序列到点的模型相比更加契合日交通流预测的需求。为验证模型的有效性,取美国5号州际公路西雅图段的实际交通流数据进行实验,实验结果表明,提出的预测模型在平均车流密度大于40辆/km的时间段中,其预测结果的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)与LSTM、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、反向传播(back propagation,BP)神经网络、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、图卷积网络(graph convolution network,GCN)传统预测模型相比,分别减小了19%、20%、25%、16%、25%。

关键词(KeyWords): 日交通流预测;编码器-解码器;深度学习;长短时记忆网络(LSTM);注意力机制

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61771265);; 江苏省“333工程”科研项目(BRA2017475);; 南通市“226工程”科研项目(131320633045);; 江苏省高校“青蓝工程”

作者(Authors): 曹阳;茅一波;施佺;

参考文献(References):

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