摘要
本文在充分分析交通流量数据的时空特性的基础上,提出一种基于时空特征的短时交通流量交互预测方法。通过对路网中站点周边相关站点的交通流量数据分析,确定站点之间的关联性,构建基于空间特征的CNN-LSTM预测模型;通过对交通流量数据的时序分析,建立基于时间特征的TSO-LSTM的预测模型;根据空间特征预测和时间特征预测进行数据融合得到最终的预测结果。实验仿真结果表明,与常见方法相比,本文提出的交互预测方法在RMSE、MAPE和MAE等方面均有明显优势。
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第24期229-233,共5页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金
江西省教育厅科研项目(GJJ2200617)资助。
