【摘 要】
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准确的内河船舶交通流预测对相关部门更好地掌握内河交通状态、减少内河航道拥堵问题具有重要意义。但传统的交通流预测方法大多存在精度差、效率低等问题，而主流的以循环神经网络进行交通流预测的模型存在无法获取数据中高维特征和处理超长序列的问题。为了更准确的预测内河船舶交通流，本文提出了基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型，模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征，GRU单元学习数据中的时序特征
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（3132022635）；
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准确的内河船舶交通流预测对相关部门更好地掌握内河交通状态、减少内河航道拥堵问题具有重要意义。但传统的交通流预测方法大多存在精度差、效率低等问题，而主流的以循环神经网络进行交通流预测的模型存在无法获取数据中高维特征和处理超长序列的问题。为了更准确的预测内河船舶交通流，本文提出了基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型，模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征，GRU单元学习数据中的时序特征，并通过引入注意力机制加强重要特征的学习，实现对超长序列的学习。此外，通过分析内河上下游航道交通流间的关联性，提取长江中下游六个航段的船舶AIS数据，构造多航段船舶交通流序列数据集，将其输入到所提模型中进行训练及测试。实验结果表明：所提模型与序列预测模型中的SAE、LSTM、GRU、CNN+GRU和GRU+Attention比较，在针对不同交通流参数的预测中均具有更高的预测精度，交通流量、交通流密度和交通流速度的预测精度分别达到95.42%、97.33%、94.99%，能更好地满足工程应用需求。
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