短时交通流预测在智能交通系统中扮演重要的角色。针对交通流复杂多变的时空特征、非平稳性及外部因素引发的数据异常,提出考虑异常因素的混合深度神经网络预测模型(hybrid deep neural network forecasting model considering anomalou...短时交通流预测在智能交通系统中扮演重要的角色。针对交通流复杂多变的时空特征、非平稳性及外部因素引发的数据异常,提出考虑异常因素的混合深度神经网络预测模型(hybrid deep neural network forecasting model considering anomalous factors,HDNNF-CAF)。该模型将邻接矩阵、交通流量矩阵及交通流其他参数矩阵结合异常数据处理理论,进行数据预处理和异常数据识别。建立异常数据时空特征提取理论,捕获异常数据时空信息;利用变分模态分解(VMD)降低交通流数据非平稳性,并提出图卷积网络(GCN)优化Informer理论分别对各个子序列进行特征提取,以组合生成交通流时空信息。最终结合异常数据与交通流数据的时空信息生成预测结果。在真实数据集PeMS04上进行验证,实验结果表明,HDNNF-CAF能够有效识别交通流异常数据,提高预测精度,优于一些现有方法。展开更多
文摘短时交通流预测在智能交通系统中扮演重要的角色。针对交通流复杂多变的时空特征、非平稳性及外部因素引发的数据异常,提出考虑异常因素的混合深度神经网络预测模型(hybrid deep neural network forecasting model considering anomalous factors,HDNNF-CAF)。该模型将邻接矩阵、交通流量矩阵及交通流其他参数矩阵结合异常数据处理理论,进行数据预处理和异常数据识别。建立异常数据时空特征提取理论,捕获异常数据时空信息;利用变分模态分解(VMD)降低交通流数据非平稳性,并提出图卷积网络(GCN)优化Informer理论分别对各个子序列进行特征提取,以组合生成交通流时空信息。最终结合异常数据与交通流数据的时空信息生成预测结果。在真实数据集PeMS04上进行验证,实验结果表明,HDNNF-CAF能够有效识别交通流异常数据,提高预测精度,优于一些现有方法。
