基于遗传算法优化时空残差模型的城市路网短时交通流预测方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法优化时空残差模型的城市路网短时交通流预测方法，包括：采集车辆经纬度信息，获得按时间排序的车辆原始数据集；将城市路网按照经纬度转化为交通栅格网络，并把预处理后的经纬度数据映射到交通栅格网络中，生成交通栅格数据；对交通栅格数据进行标准化处理，并拆分成训练数据集和测试数据集；构造基于遗传算法优化时空残差模型的城市路网短时交通流预测模型；使用训练集训练城市路网短时交通流预测模型，并使用测试集对模型进行预测准确性验证。本发明在时空残差模型中引入遗传算法对时空残差模型训练的步长进行动态优化，提高模型对预测目标值的捕获能力，提高了模型的实用性和预测精度。