深度学习预测城市交通流量:ST-ResNet模型
需积分: 50 139 浏览量
更新于2024-08-07
收藏 1.21MB PDF 举报
"该资源主要讨论了交通流量预测问题,特别是在城市范围内利用深度学习技术进行预测的方法。文中提出了一种名为ST-ResNet的深度时空残差网络模型,用于预测城市的进入流和外出流,这两种流量类型对于交通管理和公共安全至关重要。文章还介绍了如何结合外部因素,如天气和事件,来提升预测准确性,并提到了一个实时系统UrbanFlow,该系统在微软Azure云平台上运行,能监测和预测贵阳的交通流量。"
交通流量预测是城市规划和交通管理中的关键任务,其复杂性在于流量受到多种因素影响,包括空间依赖、时间依赖以及不可控的外部因素。在描述中,交通流量被形式化定义为I × J的网格结构,这允许对城市的不同区域进行细致的流量分析。
ST-ResNet是一种深度学习模型,它利用残差学习框架来捕捉交通流量的时间邻近性、周期性和趋势性。残差卷积单元是模型的核心组件,它们分别针对这些特性进行建模。通过动态聚合三个残差网络的输出并结合外部因素,ST-ResNet能为不同区域提供定制化的预测。这种端到端的结构使得模型能有效处理时空数据,提高预测精度。
实验部分,ST-ResNet在贵阳、北京和纽约的实际交通数据上进行了验证,结果显示其性能优于九种已知的其他方法。这强调了深度学习模型在处理复杂交通流量预测问题时的优势,尤其是在理解和建模空间-时间关联和外部因素影响方面。
关键词如卷积神经网络(CNN)、时空数据、残差学习和交通流量等,表明这篇研究涉及了深度学习在大数据分析中的应用,特别是对于复杂序列数据的建模。而云平台的运用则反映了大数据处理的现代趋势,即利用云计算资源进行大规模数据处理和实时预测。
该资源提供了深度学习在交通流量预测领域的先进方法,展示了如何通过创新模型和实时系统改善城市交通管理,降低公共安全风险。这样的研究对于城市规划者、交通工程师以及相关领域的研究人员来说具有重要参考价值。
158 浏览量
2022-12-14 上传
2022-06-03 上传
2023-12-19 上传
2023-06-23 上传
2023-06-22 上传
2023-07-12 上传
2024-01-07 上传
2023-06-10 上传
张诚01
- 粉丝: 32
- 资源: 3935
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践