【摘 要】
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短时交通流预测是智能交通管理的重要依据.为了提高短时交通流预测的精度,从交通流内在的稳态特征和动态特征着手,提出一种基于巴特沃兹滤波(Butterworth filter,BF),结合支持向量回归(support vector re-gression,SVR)算法和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型的预测方法,即BF-SVR-GRU模型.该方法先对交通流标准化处理,以加快后续模型计算的速度.通过设置适当阈值,利用巴特沃兹滤波将交通流信息分解为稳态分量和动态分量:稳态分量反
【机 构】
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福州大学 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建 福州350108;卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心,福建 福州350108;福州大学 数字中国研究院(福建),福建 福州3501
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短时交通流预测是智能交通管理的重要依据.为了提高短时交通流预测的精度,从交通流内在的稳态特征和动态特征着手,提出一种基于巴特沃兹滤波(Butterworth filter,BF),结合支持向量回归(support vector re-gression,SVR)算法和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型的预测方法,即BF-SVR-GRU模型.该方法先对交通流标准化处理,以加快后续模型计算的速度.通过设置适当阈值,利用巴特沃兹滤波将交通流信息分解为稳态分量和动态分量:稳态分量反映交通流总体变化趋势,动态分量反映突发因素(如交通事故、天气影响等)对交通流的影响.利用门控循环单元对稳态分量进行训练与预测,克服门控循环单元在预测变化剧烈的序列精度较低的问题;支持向量回归对非线性序列预测存在适应性较好、低泛化误差等优点,利用支持向量回归对动态序列进行训练与预测.最后,将稳态分量与动态分量的预测结果整合得到最终预测结果.采用某市不同的两个路口的数据集进行相关实验,结果表明,BF-SVR-GRU预测方法具有较好的预测精度,可为智能交通规划与管理提供有效的建议.
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