深度学习多变量时间序列预测：使用LSTM算法构建交通流量多变量模型

TechGlide

于 2023-09-07 00:33:28 发布

阅读量462

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：深度学习 lstm 算法 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechGlide/article/details/132726967

Python 专栏收录该内容

112 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Python和LSTM算法构建一个多变量时间序列模型，预测交通流量。通过对包含交通流量、天气和节假日信息的数据进行处理，训练LSTM模型以捕捉时间序列中的长期依赖，从而实现交通流量的准确预测。此模型有助于交通管理和规划，提高道路效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

深度学习多变量时间序列预测：使用LSTM算法构建交通流量多变量模型

在交通管理和规划中，准确地预测交通流量对于优化交通系统和提高道路效率至关重要。深度学习方法已经在时间序列预测领域展现出强大的性能，其中长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用的神经网络模型。本文将介绍如何使用Python编写代码，利用LSTM算法构建一个能够预测交通流量的多变量时间序列模型。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一组包含多个变量的时间序列数据，其中包括交通流量、天气数据、节假日信息等。我们的目标是利用过去的数据来预测未来的交通流量。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data

了解本专栏