公开(公告)号：CN105389980A

公开(公告)日：2016-03-09

申请号：CN201510757405.4

申请日：2015-11-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 潘理 ,  田永学

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065

CPC classification number: G08G1/0129 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法。该方法包括以下步骤：根据短时交通流的预测时间间隔，对输入的历史交通流数据进行聚合；对聚合后的历史交通流进行预处理；对长短时记忆递归神经网络设置合理的参数；使用预处理后的数据训练该神经网络预测模型；调用预测模型预测指定时间间隔的交通流量并评估预测误差。本发明利用了长短时记忆递归神经网络能够长时记忆输入历史数据的优势，可以得到更高的预测精度，且对不同的预测间隔有较好的扩展性。

公开(公告)号：CN105389980B

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201510757405.4

申请日：2015-11-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 潘理 ,  田永学

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法。该方法包括以下步骤：根据短时交通流的预测时间间隔，对输入的历史交通流数据进行聚合；对聚合后的历史交通流进行预处理；对长短时记忆递归神经网络设置合理的参数；使用预处理后的数据训练该神经网络预测模型；调用预测模型预测指定时间间隔的交通流量并评估预测误差。本发明利用了长短时记忆递归神经网络能够长时记忆输入历史数据的优势，可以得到更高的预测精度，且对不同的预测间隔有较好的扩展性。