基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法

来源 :计算机与现代化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fkj1022

【摘要】

：

针对当前短期交通流量预测方法误差较大,且仅依靠时间序列数据进行预测的问题,提出一种基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法(简称SGMTFP)。该方法在现有的时序数据的基础

【作者】

：

吕田

【机构】

：

华南师范大学

【出处】

：

计算机与现代化

【发表日期】

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2019年10期

【关键词】

：

短时交通流预测 SDZ GRU 辅助特征

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针对当前短期交通流量预测方法误差较大,且仅依靠时间序列数据进行预测的问题,提出一种基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法(简称SGMTFP)。该方法在现有的时序数据的基础上加入时间信息等一系列辅助数据,并将SDZ(Surprisal-Driven Zoneout)应用于门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)构成新的RNN单元SDZ-GRU。通过滚动式嵌套交叉验证实验,本文方法在均方根误差与平均绝对误差上比常规的GRU分别下降了7.68%和14.55%;另外由于SGMTFP

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