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

遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测.docx

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。

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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。

基于神经网络的交通流预测（SAEs、LSTM、GRU）。 数据来自 Caltrans 绩效测量系统 (PeMS)。数据是从跨越加利福尼亚州所有主要大都市地区的高速公路系统的各个探测器实时收集的。 运行以下命令来训练模型： python train.py --model model_name 您可以选择“lstm”、“gru”或“saes”作为参数。.h5重量文件保存在模型文件夹中。 Requirement Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 scikit-learn 0.19

安全技术-网络信息-面向P2P的网络流量预测技术研究.pdf

本文在流量分场 景建模 的 基础上结合机器 学 习 算法对流量进行分类预测 研 究 ， 同 时 搭 建 Ｓ ＤＮ 仿 真平 台 进行算法实现 ， 具 有理论 与 实 践 意 义 。首 先 ， 针对骨干 网 、 数据 中 心 、 边缘 网 及 大 突 发情况这 四 种 典 型的 流量场 景 结 合 前 人 的 研 究 工 作 分 别 建立 泊 松 、 ＭＭＰ Ｐ 、 自 相 似 及Ｐ ａｒ ｅｔｏ 数学模 型 ， 深入研 究 流量特征 的 同 时 得 出 路 由 缓存 的 参考 大小 ，并进行现 网 流量分析与 ＳＤＮ 网 络仿 真双 重验证 。其 次 ， 在流量建模 的 基础上 ， 使 用 ｌ ｉ ｇｈｔＢ ＧＭ 多 分 类算法对 泊 松 、ＭＭＰＰ 和 自 相 似流量数据进 行 分类 ， 数据 预 处理提取特征 ， 在 训 练 中对参数不 断优化 以 达到 较好 的 分类效果 ； 接 下 来 针对 己 分类 的 突 发性较 强 的 自 相 似流量进行数据处理 与 预测 研 宄 ， 采 用 能够捕捉到 流量序列 中 长距离 依赖 的 Ｌ Ｓ ＴＭ 算法进行预测......

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