基于 transformer、lstm、LSTM多特征的交通流量预测 完整数据代码 超全项目 本科硕士毕设卓卓有余

最新推荐文章于 2025-04-29 11:35:26 发布
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： transformer lstm 深度学习 交通流量预测
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该项目深入探讨了使用Transformer和LSTM模型进行交通流量预测的方法，提供了全面的代码和数据资源。通过结合多特征，实现精确的预测效果，适合本科及硕士毕设参考。
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MATLAB实现基于LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
03-22
系统基于LightGBM、Bayesian Optimization（BO）、Transformer和LSTM模型，综合考虑多因素，如交通流量、天气、节假日、道路状况等因素，以解决复杂交通流量的精准预测问题。文中不仅展示了从数据预处理到特征工程、...
MATLAB实现基于LightGBM+BO-Transformer-BiLSTM多变量回归交通流量预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
03-22
内容概要：本文档详述了基于MATLAB实现LightGBM与BO-Transformer-BiLSTM结合的多变量回归交通流量预测项目实例，覆盖完整的程序设计、模型结构和应用场景。通过融合先进的机器学习与深度学习方法，模型能够在处理大...
基于 LSTM GRU的城市交通流量预测 完整代码+数据 计算机毕设
03-23 2322
基于 LSTM GRU的城市交通流量预测 完整代码+数据 计算机毕设
LSTM+Transformer模型交通流量预测（Python代码，GRU/LSTM/CNN_LSTM作为对比模型
前程算法屋的博客
07-13 2323
LSTM+Transformer模型交通流量预测（Python代码，GRU/LSTM/CNN_LSTM作为对比模型
使用深度学习预测交通流量：LSTM与Transformer模型的应用
斌擎科技
10-19 683
交通拥堵一直是城市居民和交通管理部门面临的重要问题。随着城市化的不断发展，交通流量预测变得尤为关键，以便更好地规划道路、改善交通管理，同时帮助驾驶者选择最佳路径。在本博客中，我们将介绍如何使用深度学习模型，包括长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，来进行交通流量预测。我们将提供清晰的思路和相应的Python代码，以帮助您理解和实施这一任务。
交通状态预测 | Python实现基于Transformer的交通流预测
前程算法屋的博客
05-26 5680
交通状态预测 | Python实现基于Transformer的交通流预测 目录交通状态预测 | Python实现基于Transformer的交通流预测基本介绍模型构建程序设计学习总结 基本介绍 使用的模型是一个传统基于 编码器-解码器的Transformer，其中编码器部分将时间序列的历史作为输入，而解码器部分以自回归的方式预测未来的值。 模型构建 首先初始化模型 该部分初始化一些参数，定义输入输出的编码器和解码器等操作。 def __init__( self, n_encoder_
基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
时序笔记
09-30 3765
本文旨在详细介绍如何使用PyTorch框架实现基于CNN+Transformer的混合模型，并将其应用于交通流量时序预测任务。我们将从模型架构、数据处理、训练优化等多个方面进行深入剖析，力求为读者提供一个全面、系统的学习与实践指南。希望通过本文的介绍，读者能够掌握CNN+Transformer混合模型的基本原理与实现方法，并能够在实际交通流量预测任务中灵活应用，为城市交通管理与规划贡献自己的力量。
【交通流量预测】 MATLAB实现基于LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
最新发布
05-03
内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测项目。该项目旨在结合多种先进算法（LightGBM、Bayesian Optimization、Transformer、LSTM）开发一个高效的交通流量预测...
【交通流量预测】 MATLAB实现基于LightGBM+BO-Transformer-BiLSTM多变量回归交通流量预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
05-03
项目旨在结合LightGBM的高效特征选择、贝叶斯优化（BO）的自动调参以及Transformer和BiLSTM对时序信息的捕捉，解决传统预测方法在处理复杂数据时的局限性，提高交通流量预测的准确性、降低计算复杂度、处理多变量...
LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测,附模型研究报告(Matlab)
matlab_dingdang的博客
03-25 1006
交通流量预测作为智能交通系统（ITS）的核心组成部分，对城市规划、交通管理、交通诱导和出行决策具有至关重要的意义。准确、可靠的流量预测能够有效缓解交通拥堵，提高道路利用率，降低环境污染，并最终改善人们的出行体验。然而，交通流量受多种因素的影响，例如时间依赖性、空间相关性、天气条件、节假日等，呈现出复杂且动态的变化规律。因此，如何构建一个能够充分捕捉这些复杂关系的预测模型，一直是交通流量预测领域的研究热点。
LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码)
05-06
LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码) 车站内运行脚本的各个站点的一个半小时内的交通流数据。txt 运行数据_preprocess py。包括读取的所有文件txt。原来的处理数据：数据采集​​、归一化处理时间、处理顺序。 LCTFP使用模型1D CNN + LSTM的组合结构对暴露短时交通流进行预测。1D CNN使用学习时短交通流的空间特征，LSTM使用学习时交通流的时间特征。脚本cnn_lstm_param.py可进行超参数搜索，运行前需安装hyperas。
python 神经网络_Python 3 & Keras 实现基于神经网络的交通流预测
weixin_39685674的博客
11-24 575
交通流量预测在智能交通(ITS)系统中占有重要地位，是实现交通诱导的前提。准确实时的短时交通流预测有助于更好的分析路网交通状况，对路网交通规划和交通优化控制有非常重要的作用。随着交通数据采集技术的不断发展，及时获取路网中实时的交通数据已成为可能，大量的交通信息为基于深度学习的预测模型提供了数据保障。基于神经网络的交通流预测的相关研究如下列论文所示。由于与我的研究方向相关，在本文中我实现了基于SAE...
【状态估计】将Transformer和LSTM与EM算法结合到卡尔曼滤波器中，用于状态估计（Python代码实现）
2301_79155639的博客
10-09 145
卡尔曼滤波器需要模型的真实参数，并递归地求解最优状态估计期望最大化（EM）算法适用于估计卡尔曼滤波之前不可用的模型参数，即EM-KF算法。为了提高EM-KF算法的准确性，作者提出了一种状态估计方法，该方法在序列到序列的编码器-解码器（seq2seq）框架下，将长-短期存储器网络（LSTM）、变压器和EM-KF方法相结合。我们在seq2seq中提出了用于状态估计的编码器-解码器框架，该状态估计等效于编码和解码观察。集成变压器和LSTM在滤波前对观察进行编码，使EM算法更容易估计参数。行百里者，半于九十。
使用深度学习模型 LSTM 和 Transformer 预测股票价格
斌擎科技
10-19 1705
在本篇博客中，我们将探讨如何使用深度学习模型，具体来说是长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，来预测股票价格。在这一步，我们将对数据进行初步的探索，以了解数据的特征和趋势。在每个步骤中，我们将提供清晰的思路和相应的Python代码示例，以便读者可以跟随实际示例进行操作。在这里，我们将尝试使用LSTM和Transformer两种模型，然后比较它们的性能。在数据探索的过程中，我们可以观察到股价和交易量的趋势以及它们之间的关系。接下来，我们将进行数据预处理，包括日期的转换和缺失值的处理。
LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)
Matlab_dashi的博客
04-29 995
交通流量预测作为智慧城市建设和智能交通系统（ITS）的核心组成部分，其准确性直接关乎到城市交通的规划、管理、控制以及公共交通的效率和乘客体验。随着城市化进程的不断加速和车辆保有量的持续增长，交通拥堵日益严重，对社会经济发展和居民生活带来了诸多负面影响。因此，构建高精度、高鲁棒性的交通流量预测模型具有极其重要的理论意义和实际应用价值。传统的交通流量预测方法，如基于历史均值、时间序列模型（ARIMA、SARIMA等）等，往往难以捕捉交通流量复杂的非线性、非平稳性和时空相关性。
使用LSTM算法预测交通流量 - Python代码实现
m0_47037246的博客
05-25 1882
在交通领域，预测交通流量的变化对于优化交通系统和缓解交通拥堵至关重要。本文将介绍使用LSTM算法构建时间序列多变量模型，对交通流量进行预测，并给出Python代码实现。这里使用了一个包含交通流量、天气、时间等多个变量的数据集。接下来，我们读取数据并进行预处理。由于本文重点在于LSTM算法的应用，故以下代码只展示数据预处理部分。最后，我们可以使用可视化工具对预测结果进行展示。以下代码将训练和测试集的真实值和预测值进行可视化。接下来，我们构建基于LSTM算法的时间序列多变量模型，并对数据集进行训练和测试。
人工智能技术-基于长短期记忆（LSTM）网络在交通流量预测中的应用
IT枫斗者的博客
02-16 2206
智能交通管理系统通过集成先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术和人工智能，能够实现交通流量的实时监控与预测、交通信号控制优化、事故检测与应急响应等功能。AI在其中的作用，主要体现在对海量交通数据的分析、模式识别、预测与决策支持等方面。随着人工智能技术的不断进步，智能交通管理系统将变得越来越智能化和自动化。深度学习、强化学习以及多智能体系统等技术将为交通管理带来革命性的变化，不仅可以提高交通效率，减少拥堵，还能提升安全性并实现更环保的交通模式。
人工智能任务20-利用LSTM和Attention机制相结合模型在交通流量预测中的应用
微学AI的博客
01-15 1132
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务20-利用LSTM和Attention机制相结合模型在交通流量预测中的应用。交通流量预测在现代城市交通管理中是至关重要的一环，它对优化交通资源分配以及提升道路通行效率有着不可忽视的意义。在实际生活场景中，我们每天都会面临交通出行的问题，比如上下班高峰期道路的拥堵情况。以北京这样的大型城市为例，城市交通流量数据呈现出明显的时间序列特性，而且受到多种复杂因素的影响。像天气状况（晴天、雨天、雾天等）会影响驾驶员的视线和道路的摩擦力，进而影响车速和车流量；
时间序列预测 | Python实现Transformer时间序列数据预测
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前程算法屋的博客
01-08 1万+
时间序列预测 | Python实现Transformer时间序列数据预测 目录时间序列预测 | Python实现Transformer时间序列数据预测基本介绍Transformer设计Transformer预测参考资料 基本介绍 Transformer模型最初由Google团队于2017年提出并应于机器翻译，其抛弃了传统循环神经网络提取序列信息的方式，开创性的提出了注意力机制实现快速并行，改进了循环神经网络训练慢的缺点。 该模型的特点：完全基于注意力机制，完全摒弃了递归和卷积。 它是一种模型架构，避免了
基于LightGBM与BO-Transformer-LSTM的多变量交通流量预测系统实现
本项目“【交通流量预测】 MATLAB实现基于LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）”深入探讨了一种融合多种先进算法的多变量回归模型，以提升交通流量预测的...
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