一种基于Autoencoder-LSTM融合模型的交通流预测方法

摘要

一种基于Autoencoder‑LSTM融合模型的交通流预测方法，包括以下步骤：步骤一、提取道路交通流数据并对数据进行预处理，构建交通流数据矩阵；步骤二、获取道路交通状态矩阵，提取道路交通状态矩阵高维抽象特征；步骤三、基于融合后的时空特征实现道路交通流预测；步骤四、基于融合模型的道路交通流预测：获取道路实时交通流数据作为融合模型的输入，实现道路实时交通流预测。本发明提供一种基于Autoencoder‑LSTM(自编码器与长短期时间记忆神经网络)融合模型的交通流预测方法，利用自编码器和长短期记忆神经网络分别获取道路交通流数据中的空间和时间信息，充分挖掘了道路交通流数据中的时空特性，提高了交通流短期预测的准确性。