Institutional Repository of Coll Comp & Commun
EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用 | |
张玺君; 郝俊 | |
2023-04-06 | |
发表期刊 | 国防科技大学学报 |
ISSN | 1001-2486 |
卷号 | 45期号:02页码:73-80 |
摘要 | 针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。 |
关键词 | 智能交通 交通时序数据 集合经验模态分解 双向门控循环单元 交通流预测 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | 北大核心 ; EI ; CSCD |
语种 | 中文 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/161543 |
专题 | 计算机与通信学院 |
作者单位 | 兰州理工大学计算机与通信学院 |
第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 张玺君,郝俊. EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用[J]. 国防科技大学学报,2023,45(02):73-80. |
APA | 张玺君,&郝俊.(2023).EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用.国防科技大学学报,45(02),73-80. |
MLA | 张玺君,et al."EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用".国防科技大学学报 45.02(2023):73-80. |
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