| 融合多维时空特征的交通流量预测模型 |
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| 作者姓名： | 宋瑞蓉 王斌君 仝鑫 刘文懋 |
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| 作者单位： | 中国人民公安大学信息网络安全学院,北京100038;绿盟科技集团股份有限公司,北京100089 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金重点项目（20AZD114）;公安部科技强警基础工作专项(2018GABJC03)(公安部科技强警基础工作专项项目);CCF-绿盟科技“鲲鹏”科研基金(CCF-NSFOCUS 2020011)。 |
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| 摘 要： | 为了精准预测交通流量,充分提取交通流中复杂的线性和非线性特征及其依赖关系,提出了融合多维时空特征的CLABEK模型。其中,由Conv-LSTM、BiLSTM和Dense神经网络分别提取时空特征、周期特征和额外特征(节假日、天气状况以及温度等),并通过将上述模型融合从而全面获取交通流的非线性特征;由卡尔曼滤波提取交通流的线性特征。在公开数据集上的对比实验证明,CLABEK模型在短期交通流预测任务上表现出最好的预测效果。
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| 关 键 词： | 交通流量 时空融合 神经网络 卡尔曼滤波 |
| 收稿时间： | 2021-02-22 |
| 修稿时间： | 2021-08-25 |
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