Short-Term Traffic Flow Prediction: A Method of Combined Deep Learnings
Notice bibliographique
Résumé
Short-term traffic flow prediction can provide a basis for traffic management and support for travelers to make decisions. Accurate short-term traffic flow prediction also provides necessary conditions for the sustainable development of the traffic environment. Although the application of deep learning methods for traffic flow prediction has achieved good accuracy, the problem of combining multiple deep learning methods to improve the prediction accuracy of a single method still has a margin for in-depth research. In this article, a combined deep learning prediction (CDLP) model including two paralleled single deep learning models, CNN-LSTM-attention model and CNN-GRU-attention model, is established. In the model, a one-dimensional convolutional neural network (1DCNN) is used to extract traffic flow local trend features and RNN variants (LSTM and GRU) with attention mechanism are used to extract long temporal dependencies trend features. Moreover, a dynamic optimal weighted coefficient algorithm (DOWCA) is proposed to calculate the dynamic weights of CNN-LSTM-attention and CNN-GRU-attention with the goal of minimizing the sum of squared errors of the CDLP model. Then, the neuron number, loss function, optimization algorithm, and other parameters of the CDLP model are discussed and set through experiments. Finally, the training set and test set for the CDLP model are established through the processing of traffic flow data collected from the field. The CDLP model is trained and tested, and the prediction results of traffic flow are obtained and analyzed. It indicates that the CDLP model can fit the change trend of traffic flow very well and has better performance. Furthermore, under the same dataset, the results from the CDLP model are compared with baseline models. It is found that the CDLP model has higher prediction accuracy than baseline models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».