LCTFP模型：利用CNN与LSTM预测高速公路交通流量

资源摘要信息:"LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型使用 Python 编程语言开发。该模型结合了一维卷积神经网络（1D CNN）和长短期记忆网络（LSTM），以提高对高速公路交通流的预测精度。CNN 在短时序列数据中学习空间特征，而 LSTM 着重于捕捉时间序列数据中的时间依赖性。模型通过一个组合的网络结构，能够同时处理空间特征和时间特征，从而提供更加准确的交通流量预测。 在数据处理方面，该模型首先进行数据采集，然后对数据进行归一化处理，以确保不同尺度的数据能够被统一处理。处理顺序方面，模型需要按照特定的顺序读取和处理文本文件（.txt）中的交通流数据。 LCTFP 模型还包含一个脚本 `cnn_lstm_param.py`，该脚本利用 hyperas 库进行超参数搜索，以优化模型性能。hyperas 是一个用于 Keras 模型的超参数优化库，它简化了在一定范围内的参数搜索过程。在运行该脚本之前，用户需要确保已经安装了 hyperas。 总体而言，该模型通过结合 CNN 和 LSTM 的优势，在处理具有时间空间双重特性的交通流数据方面具有良好的应用前景。它不仅能够对高速公路交通流进行有效预测，还能够为交通管理和规划提供科学依据。对于从事交通流量分析和预测的专业人士来说，这是一个非常有价值的资源。"