| 基于CNN-LightGBM模型的高速公路交通量預測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1759 K | |
| 標簽： 交通流預測 CNN-LightGBM 時空關聯(lián)性 | |
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| 文檔介紹：有效的交通流量預測對人們出行和交管部門監(jiān)管都有著重要的意義。傳統(tǒng)的交通量預測模型主要基于交通流的時間特性，未結合交通流的時間和空間特性進行深入挖掘，因此預測效果有時不佳。提出了一種基于CNN與LightGBM結合的交通流預測模型，首先利用CNN模型挖掘出高速公路相鄰路段監(jiān)測點和出入口的時間和空間關聯(lián)性，實現(xiàn)對交通流數(shù)據(jù)的時空特征提取，然后將CNN提取到的特征向量輸入到LightGBM模型中進行預測。為了驗證模型的有效性，實驗中使用了多種預測模型進行對比，實驗結果表明，所提出的考慮到時空特性的CNNLightGBM組合的模型可以明顯降低預測誤差，是一種有效快速的交通流預測模型。 | |
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