A Combined Deep Learning Method with Attention-Based LSTM Model for Short-Term Traffic Speed Forecasting
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Notice bibliographique
Résumé
Short-term traffic speed prediction is a promising research topic in intelligent transportation systems (ITSs), which also plays an important role in the real-time decision-making of traffic control and guidance systems. However, the urban traffic speed has strong temporal, spatial correlation and the characteristic of complex nonlinearity and randomness, which makes it challenging to accurately and efficiently forecast short-term traffic speeds. We investigate the relevant literature and found that although most methods can achieve good prediction performance with the complete sample data, when there is a certain missing rate in the database, it is difficult to maintain accuracy with these methods. Recent studies have shown that deep learning methods, especially long short-term memory (LSTM) models, have good results in short-term traffic flow prediction. Furthermore, the attention mechanism can properly assign weights to distinguish the importance of traffic time sequences, thereby further improving the computational efficiency of the prediction model. Therefore, we propose a framework for short-term traffic speed prediction, including data preprocessing module and short-term traffic prediction module. In the data preprocessing module, the missing traffic data are repaired to provide a complete dataset for subsequent prediction. In the prediction module, a combined deep learning method that is an attention-based LSTM (ATT-LSTM) model for predicting short-term traffic speed on urban roads is proposed. The proposed framework was applied to the urban road network in Nanshan District, Shenzhen, Guangdong Province, China, with a 30-day traffic speed dataset (floating car data) used as the experimental sample. Results show that the proposed method outperforms other deep learning algorithms (such as recurrent neural network (RNN) and convolutional neural network (CNN)) in terms of both calculating efficiency and prediction accuracy. The attention mechanism can significantly reduce the error of the LSTM model (up to 12.4%) and improves the prediction performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle