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基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型
1
作者
钟松浩
卢毅
+1 位作者
李理
伍慧
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第24期10468-10477,共10页
针对现有交通流预测模型在长时预测中精度有限以及训练代价高的问题,构建一种基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型。考虑到交通流数据复杂的周期性和长时预测时间跨度增加带来的误差累积和模型复杂度增加,采用跨周期稀疏技术对时间...
针对现有交通流预测模型在长时预测中精度有限以及训练代价高的问题,构建一种基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型。考虑到交通流数据复杂的周期性和长时预测时间跨度增加带来的误差累积和模型复杂度增加,采用跨周期稀疏技术对时间序列下采样处理,对长时序列进行周期分解再拼接转置形成时间序列矩阵。将混合图卷积网络嵌入门控循环单元来处理下采样后的时间序列矩阵,最后使用带有时间依赖矩阵的时间多头注意力模块来融合相关时空特征。对3个公开交通流数据集PeMS-bay、PeMS04和PeMS08处理后进行有效性验证。结果表明:所建模型在3个数据集上的预测精度指标均优于基线模型,平均预测精度在3个数据集上分别提升了5.59%、8.56%和7.11%且模型参数量是基线模型的14.81%~27.17%。
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关键词
长时交通流预测
门控卷积循环单元
跨周期稀疏技术
时间多头注意力
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职称材料
题名
基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型
1
作者
钟松浩
卢毅
李理
伍慧
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第24期10468-10477,共10页
基金
湖南省交通运输厅科技项目(202409)。
文摘
针对现有交通流预测模型在长时预测中精度有限以及训练代价高的问题,构建一种基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型。考虑到交通流数据复杂的周期性和长时预测时间跨度增加带来的误差累积和模型复杂度增加,采用跨周期稀疏技术对时间序列下采样处理,对长时序列进行周期分解再拼接转置形成时间序列矩阵。将混合图卷积网络嵌入门控循环单元来处理下采样后的时间序列矩阵,最后使用带有时间依赖矩阵的时间多头注意力模块来融合相关时空特征。对3个公开交通流数据集PeMS-bay、PeMS04和PeMS08处理后进行有效性验证。结果表明:所建模型在3个数据集上的预测精度指标均优于基线模型,平均预测精度在3个数据集上分别提升了5.59%、8.56%和7.11%且模型参数量是基线模型的14.81%~27.17%。
关键词
长时交通流预测
门控卷积循环单元
跨周期稀疏技术
时间多头注意力
Keywords
long term traffic flow forecasting
gated convolutional recurrent unit
cross period s-parse technology
temporal multi-head attention
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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出处
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1
基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型
钟松浩
卢毅
李理
伍慧
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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