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基于VMD-ISSA-LSTM的短时交通流预测研究
被引量：
3
1
作者
庞学丽
宋坤
+2 位作者
姚红云
李一博
曹志富
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期31-36,共6页
针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解(VariationalMode Decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA)与长短期记忆(LongShort-Term Memory, LSTM)神经网络相结合...
针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解(VariationalMode Decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA)与长短期记忆(LongShort-Term Memory, LSTM)神经网络相结合,建立一种短时交通流预测模型(VMD-ISSA-LSTM)。首先利用VMD对历史原始交通流数据进行分解;然后采用佳点集、正弦函数扰动和Tent混沌映射等策略对标准的SSA算法加以改进,增强ISSA算法的寻优能力;最后,将每个分量送入ISSA-LSTM中进行预测,同时将预测结果线性叠加,得到交通流量预测值。以上海市中山北路-曹杨路口2018年11月1日—30日的历史交通数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM等传统预测模型相比,VMD-ISSA-LSTM模型的预测结果的平均绝对百分比误差为1.278 4%,能够更好地应用于短时交通流预测中。
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关键词
短时交通流预测
变分模态分解
改进麻雀搜索算法
长短期记忆神经网络
佳点集
正弦函数扰动
Tent混沌映射
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职称材料
题名
基于VMD-ISSA-LSTM的短时交通流预测研究
被引量：
3
1
作者
庞学丽
宋坤
姚红云
李一博
曹志富
机构
重庆交通大学交通运输学院
广东海洋大学电子与信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期31-36,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51008321)
重庆市教育委员会-青年项目(KJQN202100715)
重庆交通大学研究生科研创新项目(2022S0035)。
文摘
针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解(VariationalMode Decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA)与长短期记忆(LongShort-Term Memory, LSTM)神经网络相结合,建立一种短时交通流预测模型(VMD-ISSA-LSTM)。首先利用VMD对历史原始交通流数据进行分解;然后采用佳点集、正弦函数扰动和Tent混沌映射等策略对标准的SSA算法加以改进,增强ISSA算法的寻优能力;最后,将每个分量送入ISSA-LSTM中进行预测,同时将预测结果线性叠加,得到交通流量预测值。以上海市中山北路-曹杨路口2018年11月1日—30日的历史交通数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM等传统预测模型相比,VMD-ISSA-LSTM模型的预测结果的平均绝对百分比误差为1.278 4%,能够更好地应用于短时交通流预测中。
关键词
短时交通流预测
变分模态分解
改进麻雀搜索算法
长短期记忆神经网络
佳点集
正弦函数扰动
Tent混沌映射
Keywords
short-term traffic flow forecasting
variational mode decomposition
improved sparrow search algorithm
long short-term memory neural network
good-point set
sine function perturbation
Tent chaotic map
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD-ISSA-LSTM的短时交通流预测研究
庞学丽
宋坤
姚红云
李一博
曹志富
《现代电子技术》
北大核心
2024
3
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