论文摘要
交通流量本身具有很强的不确定性,复杂、多变,容易受到随机因素的扰动,并且规律性不明显。随着不同预测方法的引入,对短时交通流的预测也出现了许多预测模型。长短期记忆模型擅长于处理和预测时间序列中具有时间间隔和延迟相对较长特征的重要事件。粒子群算法是一种通过模拟鸟群捕食行为设计的随机优化技术。本研究引入粒子群算法优化长短期记忆模型,使用昆明市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集和测试集。本研究使用matlab软件进行上述模型的建模和预测,使用均方误差模型进行预测模型的误差分析。结果表明,引入粒子群算法优化模型后,预测误差降低60%,PSO算法优化LSTM模型能够更为准确的预测交通流量。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何芸
关键词: 交通流量,预测
来源: 青海交通科技 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 云南交通职业技术学院
分类号: U491.1
页码: 76-79
总页数: 4
文件大小: 299K
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