基于深度学习的城区交通流量预测.pdf

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：PDF

简介：
本文探讨了利用深度学习技术进行城市区域交通流量预测的方法与模型，旨在提高交通管理效率和减少拥堵现象。通过分析历史数据，构建有效的预测系统，为智能交通系统的开发提供新的思路和技术支持。本段落探讨了基于深度学习的城市交通流量预测模型的研究进展，包括长短期记忆（LSTM）网络与DeepST-ResNet模型，并通过西安滴滴出行的真实数据进行了对比实验，分析各种模型的优缺点并提出了未来改进的方向。近年来，随着技术的发展，深度学习在交通预测领域得到了广泛应用。这种技术能够处理复杂的流量信息，从而提高预测准确性。长短期记忆（LSTM）网络是一种递归神经网络类型，它能有效捕捉长期依赖关系，在城市交通流量和路段速度的预测中表现突出。 DeepST-ResNet模型则是一个结合了时间和空间维度数据特点的深度学习框架。该模型在多个城市的实际应用中取得了显著效果。对比实验显示，相较于LSTM模型，DeepST-ResNet模型能更精确地捕捉时空信息并提高交通流量预测精度。基于深度学习的城市交通流量预测的优势包括：能够处理复杂的动态变化、有效融合时间和空间因素以及提供更高的准确性。然而，在实践中也面临数据需求量大、计算资源要求高及过拟合的风险等挑战。综上所述，本段落验证了利用深度学习技术进行城市交通流量预测的可行性，并强调其在提升城市管理效率方面的潜力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于深度学习的城区交通流量预测.pdf

优质

本文探讨了利用深度学习技术进行城市区域交通流量预测的方法与模型，旨在提高交通管理效率和减少拥堵现象。通过分析历史数据，构建有效的预测系统，为智能交通系统的开发提供新的思路和技术支持。本段落探讨了基于深度学习的城市交通流量预测模型的研究进展，包括长短期记忆（LSTM）网络与DeepST-ResNet模型，并通过西安滴滴出行的真实数据进行了对比实验，分析各种模型的优缺点并提出了未来改进的方向。近年来，随着技术的发展，深度学习在交通预测领域得到了广泛应用。这种技术能够处理复杂的流量信息，从而提高预测准确性。长短期记忆（LSTM）网络是一种递归神经网络类型，它能有效捕捉长期依赖关系，在城市交通流量和路段速度的预测中表现突出。 DeepST-ResNet模型则是一个结合了时间和空间维度数据特点的深度学习框架。该模型在多个城市的实际应用中取得了显著效果。对比实验显示，相较于LSTM模型，DeepST-ResNet模型能更精确地捕捉时空信息并提高交通流量预测精度。基于深度学习的城市交通流量预测的优势包括：能够处理复杂的动态变化、有效融合时间和空间因素以及提供更高的准确性。然而，在实践中也面临数据需求量大、计算资源要求高及过拟合的风险等挑战。综上所述，本段落验证了利用深度学习技术进行城市交通流量预测的可行性，并强调其在提升城市管理效率方面的潜力。

基于深度学习LSTM的交通流量预测.pdf

优质

本论文探讨了利用深度学习中的长短时记忆网络(LSTM)对城市交通流量进行精准预测的方法，旨在为智能交通系统提供有效的数据支持。本段落档探讨了基于深度学习的LSTM（长短期记忆网络）在交通流量预测中的应用。通过分析历史数据并结合时间序列特性，该研究旨在提高交通流量预测的准确性与可靠性，为城市交通规划提供有力的数据支持和技术手段。

基于深度学习的城轨交通短期客流量预测

优质

本研究利用深度学习技术，致力于开发精确的城轨交通短期客流量预测模型，以优化公共交通资源配置与调度。我国城市轨道交通正处于快速发展阶段，准确预测城轨交通的短时间客流量对于保障运营安全、提升运营效率以及控制运营成本具有重要意义。由于城轨交通在短时间内乘客数量表现出高度随机性、周期性和非线性的特点，浅层模型在这种情况下难以达到理想的预测精度。为此，本段落提出了一种基于深度信念网络（DBN）和支持向量回归机（SVM）的深层预测模型(DBN-P/GSVM)，并利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化了支持向量机(SVM)的相关参数设置。通过实例分析成都地铁火车北站客流量，结果表明提出的DBN-P/GSVM深度预测模型在均方误差、均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分比误差等方面都优于浅层预测方法如GA-SVM模型、PSO-SVM模型和BP神经网络模型；同时，在上述指标方面也超过了深层的长短期记忆网络(LSTM)与LSTM-Softmax等其他深度学习技术。

交通流量预测的深度学习方法研究.pdf

优质

本文探讨了利用深度学习技术进行交通流量预测的方法和应用，旨在提高城市交通管理效率与减少拥堵现象。通过分析大量历史数据，建立高效准确的预测模型。交通流量序列具有不稳定性和周期性，并且容易受到节假日等因素的影响，因此预测交通流量是一项挑战性的任务。为此，设计了一种基于深度学习的交通流量预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆神经网络（LSTM）。具体而言，卷积神经网络用于提取特征分量，而长短时记忆神经网络则综合这些特征进行序列预测。通过在贵州省高速公路车流量数据集上的验证，此模型相较于传统方法展现出更高的精确度和实时性，并且在不同数据集上也具有良好的泛化性能。

基于深度学习的交通流量预测算法源码设计

优质

本项目致力于开发一种基于深度学习技术的交通流量预测算法，并提供详细的源代码设计。该算法旨在提高城市交通管理效率和道路通行能力，通过分析历史数据来准确预测未来一段时间内的车流状况，从而为交通规划者、驾驶员及公共交通系统运营商等群体提供决策支持。本项目致力于通过深度学习技术设计交通流量预测算法，并提供相应的源代码。整个项目包含267个文件，包括212张PNG图像、7个CSV数据文件以及7个Python源码文件。该项目的核心目标是提升城市交通管理的效率和精确性。通过对大量历史交通流量数据进行深度学习分析，系统能够预测未来时段内的交通状况，并为城市的实时决策提供有力支持。项目中的PNG图片主要用于展示算法的结果或帮助理解模型的工作原理。这些图表可能包括特征分布图、训练过程监控图等，使复杂的计算结果更加直观易懂。 CSV文件则包含了实际的交通流量数据，如时间戳和地点信息，是构建预测模型的重要基础资料。在深度学习框架下，这些原始数据会被用于训练算法并测试其准确性。项目中的7个Python源代码文件则是整个系统的基石。它们涵盖了从数据预处理到模型建立、训练以及最终输出预测结果的全过程。例如，可能有一个专门用于加载和准备数据集的文件（如dataset.py），一个定义网络结构的模型构建脚本(model.py)，还有一个负责执行训练过程的脚本(train.py)。除了上述提到的功能模块外，项目中还包含了一些辅助性的代码文件。比如utils.py可以提供通用的数据处理工具或辅助函数；constant.py可能包含了算法运行时需要使用的常量值定义等。综上所述，该项目是一个全面且复杂的交通流量预测系统设计方案。它不仅能够帮助城市管理者更有效地应对当前的交通挑战，还为未来的城市发展提供了重要的数据支持和决策参考依据。项目标签包括“深度学习”、“交通流量预测”、“算法设计”以及“Python源码”，这些关键词准确地反映了项目的重点技术领域及其应用场景。此资源对于从事相关研究或开发工作的人员来说具有很高的价值和实用性。

基于深度学习的Python交通流预测（SAEs、LSTM、GRU）

优质

本研究运用深度学习技术，包括自编码器(SAEs)、长短期记忆网络(LSTM)及门控循环单元(GRU)，通过Python编程实现对交通流量的有效预测。 Python基于深度学习的交通流预测（SAEs、LSTM、GRU）需求： - Python 3.6 - Tensorflow-gpu 1.5.0 - Keras 2.1.3 - scikit-learn 0.19 训练模型：运行以下命令来训练模型：`python train.py --model model_name` 您可以选择 lstm、gru 或 saes 作为参数。权重文件将保存在 model 文件夹中。实验数据来源于加利福尼亚交通性能测量系统（PeMS）。这些数据实时从遍布主要城市高速公路系统的各个检测器收集而来。

基于深度学习（SAEs、LSTM、GRU）的交通流量预测含Python代码.zip

优质

本资源提供了一套基于深度学习技术（包括自编码器(SAEs)、长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)）进行交通流量预测的研究资料及完整Python实现代码。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。更多内容可通过博主主页搜索博客获得。 3. 内容：标题所示，具体介绍请参见博主的主页或相关文章。 4. 适合人群：适用于本科和硕士等教研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。若有合作意向，请通过私信联系。

基于GCN图神经网络的交通流量预测（机器学习，深度学习）.rar

优质

本研究利用图卷积网络（GCN），探索其在交通流量预测中的应用潜力。通过机器学习与深度学习技术结合，提升交通流量预测精度与效率。本段落使用了GCN（图卷积网络）、ChebNet以及GAT三种方法来预测交通流量，主要关注的是空间上的影响因素，而忽略了时间序列的影响，因此模型的性能还有提升的空间。这些方法仅用于基于上述三种图卷积技术进行交通流量预测。从实验结果中可以明显看出，在处理数据时这三种模型在速度和准确率上存在差异。它们都具备一种通用框架来解决结构化的时间序列问题，并且不仅可以应用于交通网络建模与预测，还可以扩展到更广泛的时空序列学习任务之中。将图卷积与门控时间卷积结合的时空卷积块可以有效提取空间特征并连贯地捕捉基本的时间特性。这种模型完全基于卷积架构，在输入端实现了并行化处理，并且具有较少的参数和更快的训练速度，这使得它能够以更高的效率来处理大规模网络问题。

深度学习交通流量预测初学者实战项目源码

优质

本实战项目提供深度学习在交通流量预测中的应用案例及代码实现，适合初学者入门研究。本资源提供深度学习交通流量预测的实战项目源码。该项目涵盖了使用LSTM、GRU以及CNN进行流量预测的技术，并且包括数据预处理、模型训练与测评及性能展示等环节，代码结构清晰易读，并有配套博客对相关内容进行了详细说明。