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基于时序分解和软阈值时间卷积的交通流预测
1
作者
项新建
袁天顺
+1 位作者
何亚强
汪成立
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1353-1361,共9页
交通流数据的高度非线性、强时间依赖性、特征冗余和噪声会降低模型的预测精度,为此提出融合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和软阈值时间卷积网络(STTCN)的短时交通流预测算法. CEEMDAN算法将历史交通流数据分解为高频和低频...
交通流数据的高度非线性、强时间依赖性、特征冗余和噪声会降低模型的预测精度,为此提出融合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和软阈值时间卷积网络(STTCN)的短时交通流预测算法. CEEMDAN算法将历史交通流数据分解为高频和低频成分.设计时间戳编码处理时间信息,使用最大信息系数(MIC)分析时间和天气特征与分解成分的相关性.将最相关特征与对应高、低频成分输入STTCN.引入软阈值机制增强高噪声数据的处理能力,软阈值参数由黏菌优化算法(SMA)调整,将预测得到的高、低频成分重构为交通流预测结果.在浙江省某高速公路数据集上,相较于基线模型,所提算法的均方误差、均方根误差和绝对偏差下降了54.97%、30.07%和34.39%.结果表明,所提算法能有效捕捉交通流的复杂动态.
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关键词
短时交通流预测
软阈值时间卷积网络
自适应噪声完备集合经验模态分解
时间
戳编码
最大信息系数
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职称材料
题名
基于时序分解和软阈值时间卷积的交通流预测
1
作者
项新建
袁天顺
何亚强
汪成立
机构
浙江科技大学自动化与电气工程学院
浙江省交通运输科学研究院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1353-1361,共9页
基金
浙江省交通运输厅科技计划项目(2023013)
浙江科技大学研究生科研创新基金资助项目(2023yjskc05)。
文摘
交通流数据的高度非线性、强时间依赖性、特征冗余和噪声会降低模型的预测精度,为此提出融合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和软阈值时间卷积网络(STTCN)的短时交通流预测算法. CEEMDAN算法将历史交通流数据分解为高频和低频成分.设计时间戳编码处理时间信息,使用最大信息系数(MIC)分析时间和天气特征与分解成分的相关性.将最相关特征与对应高、低频成分输入STTCN.引入软阈值机制增强高噪声数据的处理能力,软阈值参数由黏菌优化算法(SMA)调整,将预测得到的高、低频成分重构为交通流预测结果.在浙江省某高速公路数据集上,相较于基线模型,所提算法的均方误差、均方根误差和绝对偏差下降了54.97%、30.07%和34.39%.结果表明,所提算法能有效捕捉交通流的复杂动态.
关键词
短时交通流预测
软阈值时间卷积网络
自适应噪声完备集合经验模态分解
时间
戳编码
最大信息系数
Keywords
short-term traffic flow prediction
soft thresholding temporal convolutional network
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise
timestamp encoding
maximal information coefficient
分类号
U495 [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
基于时序分解和软阈值时间卷积的交通流预测
项新建
袁天顺
何亚强
汪成立
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
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职称材料
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