深度学习在城市交通流量预测中的应用——ST-ResNet模型

"时间序列预测的传统模型-abaqus-umat复合材料渐进失效分析-附子程序" 这篇资源主要探讨了时间序列预测在交通流量预测中的应用，特别是在城市范围内的预测。作者提到了两种不同的虚拟机(A2标准和D3标准)在微软Azure云平台上的性能测试，用于执行交通流量预测的四个步骤：数据读取、数据转换、预测和结果存储。结果显示，尽管D3标准的虚拟机性能更强，但A2标准的虚拟机在性价比上更具优势，以较低的成本提供了接近一半的处理速度。 文章还回顾了相关工作，其中分为两部分：交通流预测和时间序列预测的传统模型。在交通流预测方面，以往的研究主要集中在个人行为预测或单个路段的流量，而较少关注整个城市范围的预测。而在时间序列预测的传统模型中，提到了历史平均模型、滑动自回归平均模型(ARIMA)、季节性ARIMA(SARIMA)和向量自回归模型(VAR)等。这些模型各有优缺点，例如，历史平均模型无法应对动态事件，ARIMA和SARIMA对数据的稳定性要求高，VAR则忽视了预测值和残差的关系。 然后，文章介绍了深度学习在交通流量预测中的应用，特别是使用深度时空残差网络(ST-ResNet)。这种模型利用了深度学习的非线性建模能力，通过残差网络来捕捉时间序列的邻近性、周期性和趋势性。ST-ResNet设计了一个端到端的结构，结合了空间和时间信息，以及外部因素，如天气和事件，来实现更精确的城市范围交通流量预测。作者还在Azure云平台上实现了名为"UrbanFlow"的实时系统，用于贵阳的交通流量监测和预测，并与其他九种知名方法进行了比较，证明了ST-ResNet的优越性。 该资源不仅涉及了时间序列预测的传统方法，还展示了深度学习如何克服传统模型的局限，特别是在处理复杂的城市交通流量预测任务时。同时，它还提供了一个实用的云解决方案，展示了大数据和云计算在实际应用中的价值。