Optimization of Traffic Congestion Management in Smart Cities under Bidirectional Long and Short-Term Memory Model
Notice bibliographique
Résumé
To solve the increasingly serious traffic congestion and reduce traffic pressure, the bidirectional long and short-term memory (BiLSTM) algorithm is adopted to the traffic flow prediction. Firstly, a BiLSTM-based urban road short-term traffic state algorithm network is established based on the collected road traffic flow data, and then the internal memory unit structure of the network is optimized. After training and optimization, it becomes a high-quality prediction model. Then, the experimental simulation verification and prediction performance evaluation are performed. Finally, the data predicted by the BiLSTM algorithm model are compared with the actual data and the data predicted by the long short-term memory (LSTM) algorithm model. Simulation comparison shows that the prediction results of LSTM and BiLSTM are consistent with the actual traffic flow trend, but the data of LSTM deviate greatly from the real situation, and the error is more serious during peak periods. BiLSTM is in good agreement with the real situation during the stationary period and the low peak period, and it is slightly different from the real situation during the peak period, but it can still be used as a reference. In general, the prediction accuracy of the BiLSTM algorithm for traffic flow is relatively high. The comparison of evaluation indicators shows that the coefficient of determination value of BiLSTM is 0.795746 greater than that of LSTM (0.778742), indicating that BiLSTM shows a higher degree of fitting than the LSTM algorithm, that is, the prediction of BiLSTM is more accurate. The mean absolute percentage error (MAPE) value of BiLSTM is 9.718624%, which is less than 9.722147% of LSTM, indicating that the trend predicted by the BiLSTM is more consistent with the actual trend than that of LSTM. The mean absolute error (MAE) value of BiLSTM (105.087415) is smaller than that of LSTM (106.156847), indicating that its actual prediction error is smaller than LSTM. Generally speaking, BiLSTM shows advantages in traffic flow prediction over LSTM. Results of this study play a reliable reference role in the dynamic control, monitoring, and guidance of urban traffic, and congestion management.
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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 ».