基于ACapsGRU的短时交通流预测研究

doi:10.13245/j.hust.220409

	基于ACapsGRU的短时交通流预测研究
	张玺君; 陶冶; 张冠男; 余光杰
刊名	华中科技大学学报(自然科学版)
	2022-02-28
卷号	50 期号:4 页码:1-7
关键词	短时交通流预测注意力机制胶囊网络门控循环单元组合模型
ISSN号	1671-4512
DOI	10.13245/j.hust.220409
英文摘要	针对交通流预测中的时空相关性进行研究．首先，根据城市交通路网建立速度矩阵，将每个时刻的速度矩阵输入胶囊网络进行空间特征的提取；其次，利用注意力机制结合近期交通流数据生成注意力权重；最后，将带有注意力权重的数据输入到门控循环单元学习交通流的时间特征，进行组合模型的短时交通流预测．使用西安市的交通流数据进行验证，结果表明：提出的ACapsGRU(Attention-CapsNet-GRU)组合模型有更好的预测结果，预测结果相比于卷积神经网络(CNN)、胶囊网络(CapsNet)及CapsNet-NLSTM等模型，在平均绝对误差(MAE)方面分别优化了17.08%,13.85%和4.78%.
URL标识	查看原文
语种	中文
出版者	Huazhong University of Science and Technology
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/155744]
专题	计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	张玺君,陶冶,张冠男,等. 基于ACapsGRU的短时交通流预测研究[J]. 华中科技大学学报(自然科学版),2022,50(4):1-7.
APA	张玺君,陶冶,张冠男,&余光杰.(2022).基于ACapsGRU的短时交通流预测研究.华中科技大学学报(自然科学版),50(4),1-7.
MLA	张玺君,et al."基于ACapsGRU的短时交通流预测研究".华中科技大学学报(自然科学版) 50.4(2022):1-7.