LSTM交通流量预测

LSTM是一种递归神经网络，可用于序列数据的建模和预测。在交通流量预测中，LSTM模型可以使用历史交通流量数据来预测未来的交通流量情况。相比于传统的时间序列预测模型，LSTM能够更好地处理长期依赖关系，因此在交通流量预测中表现较好。

LSTM交通流量预测通常包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：包括数据清洗、标准化等。
2. 数据划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集。
3. LSTM模型训练：使用训练集来训练LSTM模型。
4. 模型验证：使用验证集来评估模型的性能，并进行模型调整。
5. 测试集预测：使用最终确定的模型来预测未来交通流量情况。