| 一种交通流预测方法 | |
| 张玺君; 张祺瑞 | |
| 2020-04-24 | |
| 著作权人 | 兰州理工大学 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明申请 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种交通流预测方法，涉及交通流预测技术领域，方法包括：S1：根据时间特征，对交通数据进行分类，并对每类数据进行训练集和测试集的划分；S2：利用多层LSTM模型对所述训练集的数据进行训练，并将多层LSTM模型中隐藏层的输出作为XGBoost模型的输入，先利用预处理之后的训练集数据先使用增加Dropout层的LSTM模型进行训练，再将全连接层获取到的隐藏层特征作为XGBoost模型的输入项并对其进行再次训练。本发明通过构建多层LSTM网络实现对时间序列数据的训练，同时为避免LSTM模型中全连接层的过拟合现象，引入了XGBoost模型，利用XGBoost模型替换LSTM模型中的全连接层，并对其进行训练，以此来提高预测值的精度和模型的泛化能力。 |
| 公开日期 | 2020-04-24 |
| 申请日期 | 2020-01-13 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/107723]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张玺君,张祺瑞. 一种交通流预测方法. 2020-04-24. |
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