一种多路口LSTM城市交通流量预测算法

摘要

交通流量的预测是智能交通系统(ITS,Intelligent Transport System)的重要研究方向之一.准确而且高效的交通流量预测可以为交通管理部门和路上的旅者提供良好的服务.因为城市区域交通的复杂和多变性,所以传统的交通流量预测模型大多使用在城郊地区和高速公路上,在城市区域并不适用,但随着城市化的发展,城市区域的监控探头越来越完善,可以获取的数据也更为丰富,从而可以在城市区域中使用更优秀的交通预测模型.在本文中提出了一种基于周边路口的多路口LSTM交通流量预测模型.模型将基于城市卡口数据,结合周边路口的历史数据,对特定路口进行交通流量的预测.我们的方法首先对卡口数据进行预处理,其次将预处理过的数据进行归一化和数据划分,然后再使用数据集进行LSTM模型的训练和拟合,最后得到模型便可以进行城市区域单路口的短时交通流量预测.最后实验证明,使用RMSE和MAPE来衡量模型,我们的模型值更小,即在预测的准确度和交通流量的模拟上都优于现有的城市区域交通流量预测模型,可以为交通管理部门和有道路预测需要的旅者提供及时高效的服务.