基于CNN-LSTM的交通流量预测与实现

最新推荐文章于 2025-06-15 22:48:07 发布

PixelLancer

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文章标签： cnn lstm 人工智能 matlab

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本文探讨了基于CNN-LSTM的交通流量预测方法，利用深度学习处理复杂性和时空相关性的交通数据，通过数据预处理、模型构建、训练与预测，展示了在MATLAB环境下实现的预测模型能有效提高预测准确性。

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基于CNN-LSTM的交通流量预测与实现

交通流量预测一直是交通规划、城市管理以及智能交通系统中的核心问题之一。准确预测交通流量对于优化交通状况、合理规划道路资源以及提高城市生活质量具有重要意义。在本文中，我们将介绍一种基于CNN-LSTM的交通流量预测方法，并提供相应的MATLAB源代码。

研究背景
交通流量具有复杂性、非线性以及时空相关性等特点，传统的统计模型在处理这些问题时存在一定的局限性。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为深度学习领域中的重要算法，能够更好地处理非线性关系和时序数据，因此被广泛应用于交通流量预测任务。
数据准备
首先，我们需要收集相关的交通流量数据，包括历史交通流量数据、天气数据、道路信息等。这些数据可以通过交通监测设备、气象站以及相关数据库获取。在本文中，我们使用一个包含历史交通流量和天气数据的数据集进行演示。
数据预处理
在进行模型训练之前，我们需要对数据进行预处理。常见的数据预处理方法包括归一化、平滑处理以及特征选取等。在这里，我们将对交通流量数据进行归一化处理，并将数据集划分为训练集和测试集。

% 数据归一化处理
data = normalize(data);

% 划分数据集
train_data = data(1:N, :);
test_data = data(N+1:end, :);

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