深度学习多变量时间序列预测：使用LSTM算法构建交通流量预测模型

深度学习多变量时间序列预测：使用LSTM算法构建交通流量预测模型

近年来，随着城市化的加剧以及人口增长，交通拥堵问题日益突出。因此，交通流量的预测问题成为了重要的研究课题。本文介绍了一种基于深度学习技术的多变量时间序列预测方法，使用编码-解码LSTM算法（Encoder-Decoder LSTM）构建交通流量预测模型。

数据集

我们使用了一份真实的交通流量数据集进行训练和测试。该数据集包含了从2018年1月至2019年12月每小时的交通流量数据，包括三个自变量：日期、星期几和小时。因变量为交通流量。

数据集大小为22524行，4列。我们将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。

模型架构

编码-解码LSTM算法是一种常用的序列到序列的模型架构，适用于时间序列预测问题。它主要由两个LSTM神经网络组成：编码器和解码器。

编码器将输入数据压缩成一个固定长度的向量，而解码器则根据该向量生成输出，即为未来时刻的交通流量数据。

代码实现

以下是Python代码实现：

import numpy