LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测,附模型研究报告(Matlab)_matlab训练lstm进行车流量预测,自变量包含时间和天气数据-优快云博客

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🔥 内容介绍

交通流量预测作为智能交通系统（ITS）中的核心组成部分，对于城市规划、交通管理、资源优化及用户出行规划具有至关重要的意义。传统的交通流量预测方法在处理非线性和时序依赖复杂的交通数据时面临诸多挑战。近年来，机器学习和深度学习技术在时序预测领域展现出强大的潜力。本文提出了一种基于LightGBM、Transformer和LSTM相结合的多变量回归模型，用于解决交通流量预测问题。模型首先利用LightGBM对部分特征进行初步筛选和降维，然后将处理后的数据与原始时序数据共同输入Transformer-LSTM模型，以捕获数据的长期依赖和短期依赖。通过在真实交通数据集上的实验验证，本文提出的混合模型在预测精度和鲁棒性上均优于单一模型和部分现有方法。本研究不仅贡献了一种新的交通流量预测模型，同时也为其他复杂时序数据的预测问题提供了借鉴。

引言

城市化进程的加速导致交通拥堵成为全球性难题，对经济发展和社会生活造成严重影响。准确预测交通流量是缓解交通拥堵、优化交通系统效率的关键。交通流量数据具有复杂的特性，包括非线性、非平稳性、周期性、随机性以及不同地点之间的相互依赖性。这些特性使得传统的统计学方法（如ARIMA）往往难以捕捉数据的深层模式。

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习和深度学习模型在交通流量预测领域取得了显著进展。基于循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）的模型能够有效处理时序数据，捕获数据的短期依赖。然而，对于长期依赖的建模，传统的RNN模型容易出现梯度消失或爆炸问题。Transformer模型凭借其自注意力机制，能够并行处理序列数据并有效捕捉长距离依赖关系，在自然语言处理等领域取得了巨大成功，并逐渐被引入时序预测领域。

尽管Transformer在处理长依赖方面表现出色，但其对局部特征的捕捉能力相对较弱，且对计算资源的需求较高。同时，交通流量数据往往包含多种类型的特征，如历史流量、日期、时间、天气等，如何有效地利用这些多源特征是提高预测精度的关键。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，在处理结构化数据和进行特征工程方面具有优势，可以用于初步筛选和处理部分特征，减少模型的输入维度并提高计算效率。

基于以上分析，本文提出了一种融合LightGBM、Transformer和LSTM的混合多变量回归模型。模型的设计理念是利用LightGBM的特征处理能力，Transformer的长期依赖捕捉能力，以及LSTM的短期依赖建模能力，从而更全面地理解和预测交通流量的复杂动态。

模型架构

本文提出的LightGBM+Transformer-LSTM混合模型主要包括以下几个模块：

特征工程与LightGBM预处理模块：
- 历史交通流量数据（如过去几分钟、几小时、几天同一时间点的流量）。
- 时间相关特征（如星期几、一天中的小时、是否为节假日、特殊事件标记）。
- 气象特征（如温度、湿度、天气类型、风速）。
- 地理特征（如道路类型、路段长度）。
- 可能的其他外部事件（如附近施工、交通事故等）。
- 多变量特征收集：
  收集影响交通流量的多变量特征，包括但不限于：
- 特征预处理：
  对原始数据进行清洗、缺失值填充、归一化等操作。
- LightGBM特征筛选与初步预测：
  利用LightGBM模型对部分结构化特征进行初步建模。LightGBM可以作为一种特征重要性评估工具，帮助筛选出对预测贡献较大的特征，或者作为一种集成方法，对部分特征进行初步的回归预测，其输出可以作为Transformer-LSTM模型的输入之一。具体实现中，可以选择用LightGBM预测一个初步的流量值，然后将这个初步预测值与原始时序数据一同输入Transformer-LSTM，或者利用LightGBM的特征重要性得分来指导特征选择。在本文模型中，我们主要考虑将LightGBM应用于特征重要性评估和初步特征的建模，其输出结果融入后续的深度学习模型。
Transformer-LSTM混合模块：
- 位置编码：
  由于Transformer的自注意力机制不具备序列的位置信息，需要加入位置编码来表示数据在序列中的位置。
- 多头自注意力机制：
  允许模型同时关注输入序列中不同位置的信息，并从多个不同的子空间中提取信息，增强模型的表达能力。
- Add & Norm层：
  在每个子层（自注意力层和前馈网络层）之后都进行残差连接和层归一化，以提高模型的训练稳定性。
- 时序数据输入：
  将经过预处理的历史交通流量时序数据和LightGBM处理后的特征数据（例如LightGBM的预测结果或筛选出的关键特征）作为模型的输入。输入数据可以构建成一个多维张量，其中包含不同时间步和不同特征。
- Transformer编码器：
  Transformer编码器模块用于捕获时序数据中的长期依赖关系。它由多个相同的层堆叠而成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
- LSTM层：
  Transformer编码器的输出被馈送到LSTM层。LSTM模型能够有效捕获时序数据中的短期依赖和复杂的非线性关系。它通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）来控制信息的流动，从而缓解传统RNN的梯度问题。
- 全连接输出层：
  LSTM层的输出被输入到一个或多个全连接层，最终输出预测的交通流量值。这是一个多变量回归问题，输出层通常使用线性激活函数。