EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

IR > 计算机与通信学院

	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.