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基于两级分解和GRU-AT网络的短时交通流预测模型
被引量：
3
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作者
庞稀廉
龙科军
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第35期15792-15801,共10页
为提升城市道路短时交通流预测准确性,提出了一种基于小波分解(wavelet decomposition,WD)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和融合注意力机制(attention,AT)的门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络的短时交...
为提升城市道路短时交通流预测准确性,提出了一种基于小波分解(wavelet decomposition,WD)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和融合注意力机制(attention,AT)的门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络的短时交通流预测模型。首先采用WD算法将原始交通流数据分解重构成低频分量和高频分量;然后将各高频分量累加,利用VMD算法将其分解为多个本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量;最后通过建立GRU-AT模型,提高模型对交通流重要特征信息提取的能力,分别预测算法分解后的交通流分量,将各个分量预测的最优结果进行聚合后获得最终的交通流预测结果。以国内外道路交通流数据为基础进行实例验证,结果表明,WD+VMD+GRU-AT模型的均方误差的平方根、平均绝对误差均小于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型、GRU、WD+GRU、WD+VMD+GRU,提高了短时交通流预测结果的准确度和稳定性。
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关键词
短时交通流预测
小波分解
变分模态分解
门控循环单元网络
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题名
基于两级分解和GRU-AT网络的短时交通流预测模型
被引量：
3
1
作者
庞稀廉
龙科军
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
智能道路与车路协同湖南省重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第35期15792-15801,共10页
基金
国家自然科学基金(52172313)
湖南省重点领域研发计划(2019SK2171)
+1 种基金
湖南省自然科学基金青年项目(2021JJ40577)
湖南省教育厅优秀青年项目(20B009)。
文摘
为提升城市道路短时交通流预测准确性,提出了一种基于小波分解(wavelet decomposition,WD)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和融合注意力机制(attention,AT)的门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络的短时交通流预测模型。首先采用WD算法将原始交通流数据分解重构成低频分量和高频分量;然后将各高频分量累加,利用VMD算法将其分解为多个本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量;最后通过建立GRU-AT模型,提高模型对交通流重要特征信息提取的能力,分别预测算法分解后的交通流分量,将各个分量预测的最优结果进行聚合后获得最终的交通流预测结果。以国内外道路交通流数据为基础进行实例验证,结果表明,WD+VMD+GRU-AT模型的均方误差的平方根、平均绝对误差均小于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型、GRU、WD+GRU、WD+VMD+GRU,提高了短时交通流预测结果的准确度和稳定性。
关键词
短时交通流预测
小波分解
变分模态分解
门控循环单元网络
Keywords
short-term traffic flow prediction
wavelet decomposition
variational mode decompos-ition
gated recurrent unit network
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于两级分解和GRU-AT网络的短时交通流预测模型
庞稀廉
龙科军
《科学技术与工程》
北大核心
2022
3
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