【摘 要】
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为准确预测短时交通流,缓解交通拥堵提高交通运行效率,提出一种基于CNN-XGBoost的短时交通流预测方法。结合短时交通流数据的时间相关性和空间相关性,将本路段和邻近路段的历
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61873121),江苏省自然科学基金项目(BK20181376),江苏省研究生科研与实践创新计划基金项目(KYCX18_1076)
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为准确预测短时交通流,缓解交通拥堵提高交通运行效率,提出一种基于CNN-XGBoost的短时交通流预测方法。结合短时交通流数据的时间相关性和空间相关性,将本路段和邻近路段的历史数据一同作为输入进行预测。利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)实现特征提取以减少数据冗余性,提出一种参数经果蝇算法优化的XGBoost模型用于交通流量预测。实例验证结果表明,CNN可对时间和空间结合下的交通流数据进行有效特征提取;相比SVR、LSTM等模型,改进的XGBoost模型下
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