结合LSTM与Attention的高速公路路段旅行时间预测方法

摘要：

旅行时间预测是实施在线交通控制、管理与部署的关键依据.为准确、实时地预测旅行时间,提出结合长短期记忆(long short term,LSTM)与注意力机制(attention mechanism,Attention)的方法对高速公路路段旅行时间进行预测.首先,考虑交通分流与自动车牌识别的相对位置将公路划分为多个路段,计算每个路段的平均时间作为LSTM的输入.其次,采用Attention将LSTM的隐藏层与动态时间权重相结合,提高预测精度.实践结果表明,结合LSTM与Attention的方法可以预测更准确的旅行时间,有利于提高交通管理系统和交通信息系统的性能.

关键词：旅行时间预测、LSTM-Attention方法、高速公路、智能运输系统、深度学习

所属期刊栏目：38

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2022-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-64