52、基于深度强化学习的LSTM模型与软执行器控制策略

基于深度强化学习的LSTM模型与软执行器控制策略

1. 交通流量预测与交通状况表征

在交通领域，准确的交通流量预测和交通状况表征至关重要。以往有许多学者采用不同的方法进行相关研究。

一些研究通过不同的神经网络模型进行交通流量预测。例如，利用自动编码器获取内部关系，再使用LSTM网络对交通流量数据进行预测，该方法实现了较高的准确性和良好的稳定性。还有学者使用注意力卷积神经网络（CNN）预测交通速度，卷积单元实现了时空特征提取和注意力模型，该算法在处理缺失数据的情况时表现良好。另外，卷积LSTM神经网络也被用于短期交通预测，强调了用多特征表征交通状况的重要性。

在交通状况表征方面，交通流量参数如平均速度、密度、流量等常被用作表征指标。可以使用单一评估指标来描述交通状况，比如有人用平均速度作为情况指标，有人用密度作为基本指标。然而，使用单一指标可能会受到主观思想的影响，导致评价结果片面。为避免这些局限性，多个指标被用于描述交通状况。例如，有人使用自由速度和临界密度作为评价指标，设计交通状态估计器；有人提出灰色关联隶属度等级聚类算法，使用交通流速、交通流密度和交通量三个属性来判断交通拥堵程度。

2. 基于DRL的LSTM交通流量预测方法

在设计LSTM模型时，需要确定模型结构、优化器、损失函数和激活函数。本文选择线性激活函数，优化器使用Adam函数，损失函数选择MSE。

在设计基于深度强化学习（DRL）的LSTM模型时，将LSTM集成到深度Q网络（DQN）框架中进行优化实现。把设计的LSTM模型的参数作为DQN的状态，动作是参数值的调整。学习后，DQN实时动态更新LSTM，完成模型优化，使预测更可靠。在DRL的优化过程中，智