计算机毕设项目十九：基于lstm gru长短期记忆神经网络的交通流量预测 完整代码数据可直接运行

使用LSTM和GRU的交通流量预测实践
已于 2024-04-28 10:51:37 修改
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分类专栏： 9块9高质量计算机毕设论文 文章标签： 神经网络 lstm gru 长短期记忆神经网络 交通流量预测 深度学习 计算机毕设
于 2024-04-28 10:41:16 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/138269832
该项目展示了如何运用LSTM和GRU长短期记忆神经网络进行交通流量预测。提供了完整的代码和数据，可以直接运行。项目包括视频演示、代码实现、数据解析和运行环境说明。
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基于LSTM和GRU的城市交通流量预测-包含完整代码与数据
web_bug407的博客
09-27 1690
准确地预测城市交通流量可以帮助决策者制定合理的交通控制策略，优化交通流动性，并提高城市交通系统的效率。在这篇文章中，我们将介绍如何使用基于LSTM（长短期记忆）和GRU（门控循环单元）的神经网络模型来预测城市交通流量。本文介绍了如何使用基于LSTM和GRU的神经网络模型来预测城市交通流量。我们提供了完整的源代码和所需的数据集。通过使用这些模型，我们可以更准确地预测城市交通流量，为交通管理和规划提供有价值的参考。其中，交通流量是我们的目标变量，天气和节假日是我们的特征变量。
基于LSTM和GRU的城市交通流量预测：完整代码和数据
PzBlockchain的博客
09-24 951
以上就是基于LSTM和GRU的城市交通流量预测的完整代码和数据。通过训练这样的模型，我们可以根据历史数据来预测未来一段时间内的交通流量。通过比较LSTM和GRU模型的预测结果，我们可以评估它们在此任务上的性能。本文将介绍如何使用长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）来预测城市交通流量，并提供完整的代码和数据。我们将数据集分为训练集和测试集，并对数据进行归一化处理，以便更好地训练我们的模型。最后，我们可以使用训练好的模型对未来的交通流量进行预测。接下来，我们定义并训练我们的GRU模型。
基于LSTM GRU RNN的交通流量预测-完整数据代码
12-07 749
基于LSTM GRU RNN的交通流量预测-完整数据代码
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。
深度学习：基于双向LSTM的短时交通流量预测（内附完整代码和语料库）（RNN）（pytorch)(python)
最新发布
hjq777的博客
07-11 1410
摘要：本研究基于PEMS04交通流量数据集，采用双向LSTM模型进行单监测点时间序列预测。模型输入过去12个时间步的流量数据，预测第13个时刻的流量值。通过数据加载、可视化、归一化处理和滑动窗口构建样本，将时间序列转换为监督学习格式。实验采用PyTorch框架，训练100个epoch，评估指标包括RMSE、MAE和MAPE。结果显示双向LSTM能有效捕捉时间依赖关系，模型训练损失和测试误差曲线均被可视化保存。完整代码和数据已通过网盘分享，便于复现实验。该方法为交通流量预测提供了有效解决方案。
基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测，基于gru神经网络的径流量预测（代码完整，数据齐全）
04-13
基于MATLAB编程，基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测，基于gru神经网络的径流量预测，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系...
基于双向长短期神经网络BILSTM的指数预测，基于gru神经网络的指数预测（代码完整，数据齐全）
04-13
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基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测（代码完整，数据齐全）
04-10
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基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）
04-10
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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
小波神经网络代码-交通流预测
10-09
小波神经网络代码-交通流预测 （解压后chater23）
基于LSTM的城市轨道交通客流量预测(demo)
路飞DoD的博客
11-17 7183
本数据集记录了2023年4~5月xiamenBRT45个站点的客流量（按小时划分，61d=61*24=1464h）。hours。基于过去7天的客流量数据预测未来1天的客流量数据。
使用深度学习预测交通流量：LSTM与Transformer模型的应用
斌擎科技
10-19 822
日期时间（timestamp）道路ID（road_id）车辆数量（traffic_volume）数据的时间间隔是每15分钟一次。
深度学习多变量时间序列预测：使用GRU算法构建时间序列多变量模型预测交通流量
HackQuestR的博客
09-07 498
本文将介绍如何使用GRU算法构建时间序列多变量模型，以预测交通流量，并提供相应的Python代码示例。然后，我们添加一个GRU层作为模型的第一层，其中units参数指定了GRU单元的数量，activation参数指定了激活函数的类型。最后，我们评估了模型的性能并进行了交通流量的预测。通常，这些数据是以时间为索引的多变量时间序列，其中包含各种影响交通流量的因素，如时间、天气条件、假期等。通过深度学习多变量时间序列预测，我们可以更准确地预测交通流量，从而帮助交通管理者做出更好的决策，优化交通系统的运行。
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
基于LSTM-GRU的道路交通流量预测系统实现
haosen
01-15 3226
针对当前道路交通流预测方法不能充分揭示交通流内部本质规律的问题,提出一种基于深度学习的预测模型,利用长短期记忆网络(LSTM),对交通流量进行了预测.结果显示,提出的预测模型具有较高的准确性,是一种有效的交通流预测方法。
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。
2022/11/27周报
gldzkjdxwzs的博客
11-27 624
本周在论文阅读方面，阅读了一篇基于GRU改进RNN神经网络的飞机燃油流量预测的论文，了解了RNN的缺点以及其改进方法。在深度学习上，对RNN的数学原理进行了学习，了解它与普通神经网络的特点，并尝试复现其简单代码。基于GRU改进RNN神经网络的飞机燃油流量预测。摘要：使用基于时间的反向传播算法训练网络，Adma优化算法加速迭代更新神经网络权重。在参数调整实验中发现循环神经网络对历史信息利用能力不足，极易发生梯度消失与梯度爆炸，遂提出改进网络结构，，引入GRU重构燃油流量预测模型。
基于长短期记忆网络LSTM的交通流量预测模型
wjs19861110的博客
12-25 941
基于长短期记忆网络LSTM的交通流量预测模型
基于LSTM、GRU和BP神经网络的景区客流量预测模型研究
该文件包完整呈现了一个基于深度学习的景区客流量预测系统的开发全流程：从原始数据获取（九寨沟.csv），到数据预处理与分析（data_read.py、数据分析.py），再到多种神经网络模型的设计与训练（lstm预测.py、gru...
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