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融合多维时空特征的交通流量预测模型
作者姓名:宋瑞蓉  王斌君  仝鑫  刘文懋
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
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)。
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。

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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