基于时空融合的交通流量预测模型研究

智研平台会员

登录机构账号

复制成功

设置

万方会员

暂未开通会员

开通即享超值福利、会员权益
优质内容推荐

立即开通

个人中心

我的智研

退出登录

简繁

搜索

DOI: 10.12361/2661-3727-05-06-148177

基于时空融合的交通流量预测模型研究

董挺锴, 兰　洁, 陈　炯, 朱梦琳, 尹泉贺

郑州市华北水利水电大学

全文直达

引用

打印

摘要：精确的交通流量预测有助于减轻道路交通压力，协助驾驶员进行路径规划，并且为智能交通系统的发展提供支持。然而传统的交通流量预测只考虑了时序特征，忽略了空间特征，经过对交通流量预测算法的研究，给出了一种新的基于时空融合的交通流量预测模型GAT-LSTM，用于学习交通流量的时空特征，并将该模型在数据集 PEMSD4和PEMSD8上与传统的交通流量预测模型进行对比，实验结果证明GAT-LSTM模型具有更好的预测性能。

关键词：

交通流量；GAT-LSTM；深度学习

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3719

年,卷(期)：2023,5(6)