基于维度加权的残差LSTM短期交通流量预测

摘要：

基于神经网络的交通流量预测由于嵌入了部分手工设计的特征,使得提取的网络特征功能单一,存在适应性及鲁棒性差、数据局部特征刻画不准确等问题.为此,提出基于残差长短期记忆网络(LSTM)的交通流量预测方法,利用集成学习思想将空间分布的数据端到端训练到残差LSTM网络中,同时在每个LSTM单元后引入维度加权单元,显式建模特征维度之间的相互依赖关系.实验结果表明,该方法能实现短期交通流量数据的自适应建模分析.

关键词：智能交通、短期交通流量预测、残差连接、长短期记忆网络、维度加权

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61771340,61302127,61601325;天津市自然科学基金18JCYBJC15300

在线出版日期：2019-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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