基于pytorch的LSTM时间序列预测的研究（交通流量预测）

车流量建模是车联网（vehicular Ad Hoc network，VANET）路由、多媒体接入协议、无线算法设计的基础。准确的车流量模型将对智能交通系统（intelligent transportation system，ITS）实时调度和车联网的信息安全起到十分重要的作用。基于上海市的交通流量数据，利用自回归（auto regressive，AR）模型与神经（back-propagation，BP）网络模型对车流量实测数据进行了仿真对比，给出了相应的预测结果。研究发现，两个模型均能有效地对数据进行跟踪与预测，但对不同时段数据预测的准确性有所不同。研究结果将为未来智能交通应用、车联网的理论研究等提供有力依据。

基于对交通流量预测存在的问题的分析，用极大似然估计法对路段交通流量进行预测。这种方法的实质，是将连续的观测时段的上游观测量作为自变量，用极大似然估计法估计出观测量与下游预测量之间的关系，从而预测交通流量。实例结果表明，预测值与实际值的最大误差率为5.76%。

图卷积网络 | PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测 > 交通流量预测。图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的实现 用PyTorch实现 > > 要求 > > - Pytorch > > - Numpy > > - Pandas > > - Matplotlib > > 数据集实例： > > 这些数据集由加州交通局性能测量系统（PEMS-04）收集。 > > 数量：307个检测器 > 特点:流量、占用、速度。 > > 探测数据分析。 > > 1.有三个特征:流量、占有率和速度。首先，我们对数据分布进行可视化分析 > > 2.运行代码：python data_view.py > > 3.每个节点（检测器）都有三个特征，但两个特征的数据分布基本上是静止的，所以我们只取第一维特征。 > > 读取数据集。 > > 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数是用来读取相邻矩阵和流量数据。 > > 模型训练。 > > 在traffic_predi

MATLAB源程序23 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测.zip

根据交通流的时空关联性和非线性,提出一种基于时空分析的短时交通流量预测模型。在相关系数的基础上扩展时空语义,提出时空相关分析算法,并以支持向量机为预测工具进行预测。弥补现有模型在预测因子选取方面的不足,提高预测精度并避免预测的人为主观性。实验结果表明了算法和模型的有效性。

基于改进GA-BP算法的节假日高速公路交通流量预测

本工作考虑将多技巧与高速公路网络相结合，实现交通流预测的准确性。 需要注意的是，需要根据requirements.txt文件中指示的包进行安装，才能正常的运行程序!!! 首先，使用conda创建一个虚拟环境，如'conda create traffic_flow'; 激活环境，conda activate traffic_flow; 安装环境，需要安装的环境已经添加在requirements.txt中，可以用conda安装，也可以使用pip安装，如：conda install tensorflow==1.12.0; 如果安装的是最新的tensorflow环境，也没问题，tensorflow的包按照以下方式进行导入即可：import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior（）; 点击 run_train.py文件即可运行代码。 需要注意的是，我们在tensorflow的1.12和1.14版本环境中都可以运行

GABP预测交通流量，Matlab源代码，内含数据，注释详细，内含gaot遗传算法工具箱。

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