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EA-GRU模型在城市交通行程时间预测中的应用
被引量：
7
1
作者
张明
李永义
谢晶晶
《南京工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期412-418,共7页
城市交通行程时间预测是发展城市智能交通系统必然要求和核心任务,难点在于交通流具有强烈的非线性和随机性。针对传统基于神经网络的行程时间预测模型结构复杂、鲁棒性欠佳的情况,构建基于改进注意力机制的门控循环神经网络的行程时间...
城市交通行程时间预测是发展城市智能交通系统必然要求和核心任务,难点在于交通流具有强烈的非线性和随机性。针对传统基于神经网络的行程时间预测模型结构复杂、鲁棒性欠佳的情况,构建基于改进注意力机制的门控循环神经网络的行程时间预测模型,借助注意力机制捕捉历史行程时间数据时间相关性特征,同时创新提出使用遗传算法对注意力层权值进行独立训练寻优。实验选取珠海市香洲区彩虹路为研究对象,结果发现:基于改进注意力机制的门控循环神经网络模型(EAG-RU)平均绝对百分比误差落在5.9%左右,在可接受误差范围内且误差低于其他4种基线方法,预测效果更好;与未引入注意力机制的门控循环神经网络(GRU)模型相比,该模型预测结果提高了41.4%,同时表现出受数据量变化波动较小、鲁棒性好。
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关键词
交通拥堵
行程时间预测
门控循环神经网络
改进注意力机制
遗传优化算法
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职称材料
题名
EA-GRU模型在城市交通行程时间预测中的应用
被引量：
7
1
作者
张明
李永义
谢晶晶
机构
华设设计集团股份有限公司
南京工业大学
交通运输
工程学院
交通运输部智能交通技术和设备行业研发中心
出处
《南京工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期412-418,共7页
基金
国家自然科学基金(51878349)。
文摘
城市交通行程时间预测是发展城市智能交通系统必然要求和核心任务,难点在于交通流具有强烈的非线性和随机性。针对传统基于神经网络的行程时间预测模型结构复杂、鲁棒性欠佳的情况,构建基于改进注意力机制的门控循环神经网络的行程时间预测模型,借助注意力机制捕捉历史行程时间数据时间相关性特征,同时创新提出使用遗传算法对注意力层权值进行独立训练寻优。实验选取珠海市香洲区彩虹路为研究对象,结果发现:基于改进注意力机制的门控循环神经网络模型(EAG-RU)平均绝对百分比误差落在5.9%左右,在可接受误差范围内且误差低于其他4种基线方法,预测效果更好;与未引入注意力机制的门控循环神经网络(GRU)模型相比,该模型预测结果提高了41.4%,同时表现出受数据量变化波动较小、鲁棒性好。
关键词
交通拥堵
行程时间预测
门控循环神经网络
改进注意力机制
遗传优化算法
Keywords
traffic jam
travel time prediction
gated recurrent neural network
evolutionary-attention mechanism
genetic optimization algorithm
分类号
U491.24 [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
EA-GRU模型在城市交通行程时间预测中的应用
张明
李永义
谢晶晶
《南京工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
7
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