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基于LSTM-Attention的高速公路短时速度预测方法研究
1
作者
姚进强
孙超
+3 位作者
孟少寅
陈天怡
张永捷
张子彦
《交通与运输》
2025年第1期55-60,共6页
作为智能交通系统的重要组成部分,高速公路短时速度预测可为交通管理者提供动态调控依据,以提高城市交通系统运行效率。针对G92杭州湾环线高速公路ETC门架数据,进行分路段细化拆分与10 min级颗粒度归集;为解决统计学模型对波动性数据特...
作为智能交通系统的重要组成部分,高速公路短时速度预测可为交通管理者提供动态调控依据,以提高城市交通系统运行效率。针对G92杭州湾环线高速公路ETC门架数据,进行分路段细化拆分与10 min级颗粒度归集;为解决统计学模型对波动性数据特征提取不足与RNN等模型存在的梯度消失问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)算法模型与Attention机制相结合的高速公路短时速度预测模型,其中,LSTM模型具有在捕获时间序列数据长期依赖关系捕捉和数据特征提取的优势,Attention机制的引入又可使时间序列在数据处理时更加注重关键信息,从而实现高速公路常规环境下短时通行状况的有效预测。
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关键词
高速公路
ETC门架数据
路段速度短时预测
LSTM-Attention模型
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题名
基于LSTM-Attention的高速公路短时速度预测方法研究
1
作者
姚进强
孙超
孟少寅
陈天怡
张永捷
张子彦
机构
浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
出处
《交通与运输》
2025年第1期55-60,共6页
文摘
作为智能交通系统的重要组成部分,高速公路短时速度预测可为交通管理者提供动态调控依据,以提高城市交通系统运行效率。针对G92杭州湾环线高速公路ETC门架数据,进行分路段细化拆分与10 min级颗粒度归集;为解决统计学模型对波动性数据特征提取不足与RNN等模型存在的梯度消失问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)算法模型与Attention机制相结合的高速公路短时速度预测模型,其中,LSTM模型具有在捕获时间序列数据长期依赖关系捕捉和数据特征提取的优势,Attention机制的引入又可使时间序列在数据处理时更加注重关键信息,从而实现高速公路常规环境下短时通行状况的有效预测。
关键词
高速公路
ETC门架数据
路段速度短时预测
LSTM-Attention模型
Keywords
highway
ETC gantry data
short-term prediction of road section speed
LSTM-Attention model
分类号
U491 [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LSTM-Attention的高速公路短时速度预测方法研究
姚进强
孙超
孟少寅
陈天怡
张永捷
张子彦
《交通与运输》
2025
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