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城市交通网格集群的Bi-LSTM的流量预测 被引量：1
1
作者 贾现广 冯超琴 +4 位作者 苏治文 钱正富 宋腾飞 刘欢 吕英英 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期130-141,共12页
为提升交通流预测精度,深层次地挖掘交通流数据的时空特征,提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化;考虑人为确定集群个数对结果的影响,用贝叶斯信息准则进行参数... 为提升交通流预测精度,深层次地挖掘交通流数据的时空特征,提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化;考虑人为确定集群个数对结果的影响,用贝叶斯信息准则进行参数估计确定集群数,利用高斯混合模型对交通状况相似的网格进行聚类得到不同交通网格集群;利用集群内部交通网格的输入时间序列的相互影响设计多对多模型,构建Bi-LSTM模型预测不相交集群上的流量;以经典多元线性回归模型(MLRA)作为对照组进行实验验证,采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和动态时间规整(DTW)这四类评价指标对预测结果进行综合评价,验证基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测的可行性。实验结果表明:MLRA模型和Bi-LSTM模型对城市交通网格集群流量的预测值小于真实值,早高峰时段尤为明显;各交通网格集群的交通状态态势相似,集群的簇内相关性较强,两类模型均可实现较好的流量预测效果,Bi-LSTM表现更优;MLRA和Bi-LSTM预测模型的精度MAE、RMSE、MAPE分别为3.2011、4.4009、0.3187,3.0687、4.2943、0.3045,Bi-LSTM与MLRA相比,模型精度分别提高了4.14%、2.40%、4.46%,说明所构建的Bi-LSTM交通流网格集群流量预测精度高、误差低,要优于MLRA模型,表现出较好的泛化性能;MLRA和Bi-LSTM的DTW结果分别为52938.6356、54815.1055,构建的Bi-LSTM模型较MLRA模型各自工作日和节假日时间序列相似性DTW结果提高3.42%,表现出更好的鲁棒性。利用城市交通流量的特点和交通轨迹数据网格化的优点,基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测与MLRA交通流量预测模型相比,具有精度高、误差低的特点。同时,DTW指标方面,基于Bi-LSTM对城市交通网格集群流量模型与真实流量变化趋势一致,表现出较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 城市交通 交通流量预测 Bi-LSTM 交通网格集群 时空单元划分
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共享汽车分时租赁计算方案研究
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作者 林梅 李敏 +2 位作者 黄泽宇 冯超琴 邓官银 《无线互联科技》 2020年第2期130-132,共3页
随着中国汽车行业的飞速发展,汽车共享逐渐成为一种新兴的汽车利用模式,解决了许多人的出行问题,但人们对这种新型的汽车租赁方式并不是很了解也不能够充分利用。文章对共享汽车、分时租赁模式进行阐述,分析比较共享汽车的租赁方式类型... 随着中国汽车行业的飞速发展,汽车共享逐渐成为一种新兴的汽车利用模式,解决了许多人的出行问题,但人们对这种新型的汽车租赁方式并不是很了解也不能够充分利用。文章对共享汽车、分时租赁模式进行阐述,分析比较共享汽车的租赁方式类型,为出行者提供合理的出行计划。 展开更多
关键词 共享汽车 分时租赁 发展趋势 问题 对策
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