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发明公开
一种基于集成LSTM神经网络的车流量预测方法无效

公开(公告)号：CN109859469A

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201910118288.5

申请日：2019-02-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 雒江涛 , 雷晓 , 张轩 , 牛小东 , 易燕

IPC: G08G1/01 , G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于集成LSTM神经网络的车流量预测方法，利用车流检测得到的历史数据，建立集成LSTM神经网络车流量预测模型进行车流量预测，能够降低预测模型的泛化误差，提高准确率。该方法包括以下步骤：数据预处理；根据预处理后的车流量时间序列值构建车流量矩阵数据集，利用前n个时段预测第(n+1)个时段的车流量，每个时段长Δt(Δt为时间长度，单位为min)；采用不同的初始权值构造多个差异化的LSTM神经网络模型；利用bagging集成学习方法构造训练集和验证集；训练多个LSTM神经网络，得到优化模型；利用验证集计算单个LSTM模型的加权系数；将预测出的车流量值进行逆变换和反归一化得到预测车流量大小，集成加权得到最终模型预测的车流量值。

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