基于卷积长短期记忆神经网络的交通拥堵预测方法及系统

摘要

本发明一种基于卷积长短期记忆神经网络的交通拥堵预测方法，其包括步骤：S1：获取与交通拥堵有关的历史信息；S2：基于历史信息构建交通拥堵指标；S3：构建基于卷积神经网络以及双向长短时间记忆神经网络的预测模型；S4：基于交通拥堵指标训练预测模型；S5；基于历史信息通过预测模型预测未来时间段的交通拥堵情况。此外，本发明还公开了一种基于卷积长短期记忆神经网络的交通拥堵预测系统。本发明基于交通速度构造一个合理且直观的交通拥堵指标，利用卷积神经网络和双向长短期记忆网络充分提取交通数据的时间、空间以及周期特征，使得输出的预测结果与实际交通拥堵情况贴合程度大幅提高。