排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解(VariationalMode Decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA)与长短期记忆(LongShort-Term Memory, LSTM)神经网络相结合,建立一种短时交通流预测模型(VMD-ISSA-LSTM)。首先利用VMD对历史原始交通流数据进行分解;然后采用佳点集、正弦函数扰动和Tent混沌映射等策略对标准的SSA算法加以改进,增强ISSA算法的寻优能力;最后,将每个分量送入ISSA-LSTM中进行预测,同时将预测结果线性叠加,得到交通流量预测值。以上海市中山北路-曹杨路口2018年11月1日—30日的历史交通数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM等传统预测模型相比,VMD-ISSA-LSTM模型的预测结果的平均绝对百分比误差为1.278 4%,能够更好地应用于短时交通流预测中。 相似文献
1