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基于WA-LSTM的短时交通流组合预测模型
基于WA-LSTM的短时交通流组合预测模型
摘要：交通流预测在交通控制和规划中具有重要的作用。然而，由于交通流的高度非线性和时空相关性，传统的预测模型往往难以满足精确性和准确性的要求。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于WA-LSTM的短时交通流组合预测模型。该模型结合了WA（WeightedAveraging）算法和LSTM（LongShort-TermMemory）神经网络，能够有效地对交通流进行准确预测。
关键词：交通流预测，WA-LSTM，短时预测，组合模型
1.引言
交通流预测在城市交通规划和交通控制中起着重要的作用。准确的交通流预测可以帮助交通管理者优化交通信号配时、提高道路能力，以及规划城市交通基础设施。然而，由于交通流的复杂性和不确定性，传统的预测方法往往难以满足实际的需求。
2.相关工作
交通流预测的方法可以分为两类：基于统计学方法和基于机器学习方法。基于统计学方法的预测模型通常基于历史数据的统计分析，如ARIMA模型和VAR模型。然而，这些方法往往忽略了交通流的非线性和时空相关性。基于机器学习方法的预测模型通常基于神经网络或支持向量机等算法，可以更好地捕捉交通流的非线性和时空相关性。
3.研究方法
本论文提出了一种基于WA-LSTM的短时交通流组合预测模型。该模型首先使用WA算法对历史交通流数据进行组合，得到重要性权重。然后，使用LSTM神经网络对组合后的数据进行预测。最后，根据重要性权重将LSTM预测结果进行加权平均，得到最终的交通流预测结果。
4.实验结果
本论文使用实际的交通流数据对提出的预测模型进行了实验评估。结果表明，与传统的预测方法相比，基于WA-LSTM的预测模型具有更高的准确性和预测精度。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于WA-LSTM的短时交通流组合预测模型，该模型能够准确地预测交通流。未来的研究可以进一步优化模型的预测性能，并应用于实际的交通管理和规划中。
参考文献：
[1]Zhang,M.,&Wang,C.(2018).Short-termtrafficflowpredictionbasedonLSTMrecurrentneuralnetworkmodelling.IETIntelligentTransportSystems,12(4),311-318.
[2]Wang,W.,Zhang,Y.,Wang,L.,&Zhang,H.M.(2019).Hybridmodelsforshort-termtrafficflowprediction:Areview.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,101,244-255.
总结：
本论文提出了一种基于WA-LSTM的短时交通流组合预测模型，该模型通过结合WA算法和LSTM神经网络实现了对交通流的准确预测。实验结果表明，该模型相比传统的方法具有更高的预测精度和准确性。这对于交通规划和交通控制具有重要的意义。未来的研究可以进一步优化该模型，并将其应用于实际的交通管理和规划中。