题目:交通流量预测模型 背景介绍: 随着城市交通的迅速发展,交通拥堵问题日益严重。准确预测交通流量,可以帮助城市交通管理部门提前采取措施,缓解拥堵状况,提升市民出行效率。本题目旨在建立一个基于历史数据的交通流量预测模型,预测未来一段时间内的交通流量变化。 数据集: 假设你拥有某城市若干主要道路在过去一年的交通流量数据,每条道路的数据包含以下字段: 日期(Date) 时间(Time) 道路编号(Road_ID) 交通流量(Traffic_Volume) 任务: 分析交通流量数据,找出交通流量的时间规律和季节性变化。 设计一个合适的数学模型,对未来一周内每条道路的交通流量进行预测。 使用Python编程实现该模型,并对模型进行验证。
2024-09-25 20:52:58 3KB 数据集 python 编程语言
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基于pytorch的LSTM时间序列预测的研究(交通流量预测
2024-05-03 10:27:12 5.04MB pytorch pytorch lstm
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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。
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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%。
2022-11-29 15:53:10 268KB 工程技术 论文
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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
2022-11-21 15:26:58 39.65MB 图卷积网络 交通流量预测 GCN GAT
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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
2022-11-18 16:27:54 7KB MATLAB 神经网络 智能算法
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。
2022-11-15 20:54:10 5.89MB 自然科学 论文
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基于改进GA-BP算法的节假日高速公路交通流量预测
2022-08-22 09:45:15 410KB 研究论文
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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
2022-05-20 19:03:42 52.79MB python 文档资料 开发语言
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。
2022-05-15 16:06:29 88KB matlab 文档资料 开发语言
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