交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,传统的预测方法在交通流量预测中有着非常广泛的应用。但是,在短时交通流量预测中,由于其影响因素错综复杂,传统的预测方法对于短时交通流量不能很好地进行预测。随着机器学习和数据挖掘各种理论的不断提出及完善,机器学习和数据挖掘与交通流量预测的结合是智能交通系统未来发展的一个重要方向。本文利用SVM(supportvectormachine)构建了短时交通流量预测模型,并利用遗传算法(geneticalgorithm)对SVM的惩罚参数C和核参数。进行优化,同时比较S

LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码) 车站内运行脚本的各个站点的一个半小时内的交通流数据。txt 运行数据_preprocess py。包括读取的所有文件txt。原来的处理数据：数据采集​​、归一化处理时间、处理顺序。 LCTFP使用模型1D CNN + LSTM的组合结构对暴露短时交通流进行预测。1D CNN使用学习时短交通流的空间特征，LSTM使用学习时交通流的时间特征。脚本cnn_lstm_param.py可进行超参数搜索，运行前需安装hyperas。

随着我国经济的增长和城市化进展，交通拥堵、交通事故频发、尾气污染 等交通问题已经成为当今社会普遍关注的焦点。实时而准确的短时交通流量预测 可以为城市交通诱导和控制提供数据支持，是解决多种交通问题的关键和基础。 本文在对短时交通流量预测问题分析与总结的基础上，对短时交通流量数据的去 噪处理与预测问题进行了分析与研究。

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Matlab

说明： 使用三种图卷积做一个简单的交通流量预测模型。 我所用的环境： PyTorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.3 若哪里不足请指出来，共同学习。

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

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精确的预测结果可以为通勤者提供合理的出行建议，并进一步为交通管理提供帮助。现有的研究深入深度学习方法在时空特征提取方面已经有了显着的进展，诸如图卷积神经网络，长短期记忆网络模型等在此过程中发挥了重要的作用。而，仅将这些方法应用到具体的路网场景下的交通流量预测问题是不够合理的的，本文提出了一种优化的时空交通流量预测模型，将线图转换到道路交通拓扑结构的建造过程，并利用GCN实现了更有效的路网空间特征提取能力，特别是与传统的卷在真实的大型数据集的实验结果显示中，采用现有的较大模型，本文提出的模型对于交通流量的时空特征提取能力更强，有更准确的预测效果。