基于GRU-RNN模型的城市主干道交通時(shí)間預(yù)測
關(guān)鍵詞：城市交通 交通時(shí)間預(yù)測 時(shí)間序列 深度學(xué)習(xí)
摘要：交通旅行時(shí)間是研究交通路況的重要指標(biāo)之一,對其精確預(yù)估是城市道路交通管理的重要依據(jù)。針對交通旅行時(shí)間序列數(shù)據(jù),應(yīng)用GRU結(jié)構(gòu)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建城市主干道交通旅行時(shí)間預(yù)測模型。根據(jù)實(shí)際路網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)間相關(guān)性重構(gòu)交通旅行時(shí)間序列,結(jié)合時(shí)間序列的趨勢特性完成對數(shù)據(jù)的清洗以及缺失值的補(bǔ)齊。使用基于TensorFlow為后端的Keras框架完成基于GRU結(jié)構(gòu)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)搭建和精細(xì)調(diào)參,使用路網(wǎng)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證,根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果選擇優(yōu)化參數(shù),使模型的訓(xùn)練時(shí)間水平得到提升。仿真實(shí)驗(yàn)證明其所采用的模型相對于基于LSTM結(jié)構(gòu)的時(shí)間序列模型收斂速度更快。
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