52、基于深度强化学习的LSTM交通流量预测与软执行器控制方法

基于深度强化学习的LSTM交通流量预测与软执行器控制方法

交通流量预测相关方法

在交通流量预测领域，有多种方法被提出。比如，有人使用自动编码器获取内部关系，再利用LSTM网络来预测交通流量数据，结果显示该方法具有较高的准确性和良好的稳定性。还有人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，也有设计卷积LSTM神经网络来预测短期交通流量的方法，强调了用多特征表征交通状况的重要性。

在交通流量预测模型方面，有人提出基于深度神经网络（DNN）的交通流量预测模型，利用基于注意力的模型自动确定过去交通流量的重要性，引入CNN挖掘空间特征，引入循环神经网络（RNN）挖掘时间特征，实验结果表明该方法能提高预测准确性。RNN在深度学习中已被证明在时间序列预测中起着重要作用，它具有记忆能力，其隐藏层神经元相互连接，使得信息能够被记忆，从而解决了训练数据过拟合的问题。而LSTM作为RNN的一种变体，已成功应用于许多领域并取得了良好的效果。

交通状况表征模型

交通状况的含义是对交通条件的总体评估和描述，通常使用交通流量参数作为表征指标，如平均速度、密度、流量等。

单一指标表征

单一评估指标可用于描述交通状况。例如，有人提出多类支持向量机（SVM）方法进行模式识别，使用平均速度作为状况指标；有人设计车联网（IoV）中的联网车辆技术处理数据，使用密度作为基本指标来表示状况；还有人设计新型交通状态估计模型，使用平均速度作为表征指标；也有人提出基于交通密度测量的智能交通控制系统来检测交通拥堵。然而，使用单一指标测量交通状况可能会受到主观思想的影响，导致评估结果