基于LSTM GRU RNN的交通流量预测-完整数据代码

已于 2024-12-07 22:41:29 修改
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分类专栏： 计算机毕设项目大全 文章标签： rnn lstm gru 交通流量预测
于 2024-12-07 22:36:51 首次发布
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基于LSTM GRU RNN的交通流量预测完整代码+数据_哔哩哔哩_bilibili

本课题可以通过数据处理—模型构建—结果评价三个部分实现城市轨道交通短时客流预测。

  • 在数据方面：轨道交通领域的数据集主要包含AFC刷卡数据、车站内视频监控数据、列车时刻表数据、相关的调研问卷数据等。本课题主要以基于卡数据的短时进展流预测为主，因此仅对AFC刷卡数据的开源数据集进行分析。开源数据集包括深圳通刷卡数据（数据需预处理）和已经经过预处理的北京地铁数据（数据集说明见最后）；
  • 在模型构建方面：应当分析传统预测方法如传统定性预测和定量预测方法（如下图所示）的优缺点，表明在如今大数据时代利用智能算法实现对海量数据批量处理和分析的必要性，并重点在时间序列预测方面利用基于深度学习的算法模型如LSTM、GRU、RNN等模型实现时序预测，可以搜索基于Python Keras的建模过程。本部分可以通过知网查阅相关文献选取单个或组合模型作为目标模型。</
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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 1398
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
09-24 745
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。
交通流预测爬坑记（三）：使用pytorch实现LSTM预测交通流
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使用Pytorch构建LSTM，预测短时交通流
基于RNN的交通流量预测算法及Python实现
u013571432的博客
08-17 1561
以下是一个简化的使用TensorFlow和Keras API的RNN（具体可以是简单的RNN单元，但考虑到长期依赖性问题，实践中更常用LSTM或GRU）来实现交通流量预测的示例代码。在实际应用中，需要考虑序列长度、模型复杂度、激活函数、优化算法、正则化和过拟合、并行化和加速以及模型解释性等因素来选择合适的RNN模型和训练策略。优化算法的选择和参数设置对模型的训练效率和收敛速度有很大影响。在实际应用中，您可能还需要对模型进行调优，包括调整RNN层的单元数、层数、优化器参数等，以达到最佳的预测性能。
城市轨道交通车站客流特征影响程度分析
最新发布
leijinquan01的博客
03-10 814
摘要：城市轨道交通车站客流特征与其周边建成环境和社会经济因素密切相关, 且不同影响因素对客流特征的影响也存在时间和空间异质性。以车站工作日日均客流量、工作日特殊时段(如早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站和晚高峰出站)客流量为因变量, 从车站属性、连接性和建成环境3个方面选择23个自变量, 采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型构建客流特征分析模型, 分析不同时间尺度下轨道交通车站客流量的影响因素及其相互作用, 并以南京市轨道交通系统进行实例分析。结果表明：与普通最小二乘法(OLS)回归模型和地理加权回归
深度学习在交通领域的数据集和数据集介绍
matlab_python22的博客
01-18 1999
以上数据集涵盖了航运、公路与高速、轨道交通、航空和交通仿真等多个领域，为研究人员和开发者提供了丰富的数据资源。这些数据集不仅有助于分析和模拟交通系统，还能优化交通运营和乘客体验，推动交通领域的智能化发展。描述：该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据，包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统，优化地铁运营和乘客体验。构建方式。
实战五十二：基于LSTM交通客流预测（完整的代码+数据）
01-16 2664
实战五十二：基于LSTM交通客流预测（完整的代码+数据）
基于长短期记忆网络LSTM的交通流量预测模型
wjs19861110的博客
12-25 496
基于长短期记忆网络LSTM的交通流量预测模型
交通流量数据PEMs数据集说明
weixin_51399904的博客
11-11 1万+
介绍个人对交通流量数据集PEMS的理解
METR-LA数据集介绍
qq_44858786的博客
12-04 8483
METR-LA（Metro Traffic Los Angeles）数据集是一个用于交通流量预测的常用数据集，主要用于研究和评估交通预测算法的性能。该数据集包含了洛杉矶地区的交通传感器数据，可以用于建立和验证交通流量预测模型。实际METR-LA数据集可能包含更多的信息和特征。METR-LA数据集的格式通常是时间序列数据，其中包含了交通传感器在不同时间点上的流量信息。在这个例子中，每一行代表一个时间点的交通流量观测，其中。这可能是输入（'x'）和输出（'y'）的时间序列数据。
基于LSTM、GRU、RNN的时间预测模型python源码+模型+数据集.zip
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基于LSTM、GRU、RNN的时间预测模型python源码+模型+数据集.zip基于LSTM、GRU、RNN的时间预测模型python源码+模型+数据集.zip基于LSTM、GRU、RNN的时间预测模型python源码+模型+数据集.zip 【说明】 【1】项目代码...
16年北京地铁AFC数据，包含工作日和周末两天数据，可以进行客流特征分析
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包含工作日和周末的客流数据，近300万条数据，可能进行客流特征分析。
对于交通流的预测
07-11
利用多元线性回归对交通流进行学习和预测，利用主成分分析进行数据压缩，利用多种聚类方法对于数据进行聚类。
分布交通流预测计算
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条件：已知现状OD表，将来OD表各行、各列总和。通过程序实现对分布交通流的计算，能实现两种计算方式：1.平均增长系数法；2.底特律法。
NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测源码+使用说明文档.zip
05-21
锂电池的容量数据其实是一个时间序列，MLP 并不能很好地对时序数据进行分析。对时间序列的分析最经典的算法当然要数 RNN、LSTM 和 GRU 了。...故，接下来我会主要采用 RNN、LSTM 和 GRU 这三个序列模型进行寿命预测。
ARIMA SARIMA VAR Auto-ARIMA Auto-SARIMA LSTM GRU RNN CNN MLP DNN MLP-LSTM MLP-GRU MLP-RNN MLP-CNN LSTM-ARIMA LSTM-MLP LSTM-CNN GRU-ARIMA GRU-MLP GRU-CNN RNN-ARIMA RNN-MLP RNN-CNN CNN-ARIMA CNN-MLP CNN-LSTM CNN-GRU ARIMA-SVM SARIMA-SVM VAR-SVM Auto-ARIMA-SVM Auto-SARIMA-SVM LSTM-SVM GRU-SVM RNN-SVM CNN-SVM MLP-SVM LSTM-ARIMA-SVM LSTM-MLP-SVM LSTM-CNN-SVM GRU-ARIMA-SVM GRU-MLP-SVM GRU-CNN-SVM RNN-ARIMA-SVM RNN-MLP-SVM RNN-CNN-SVM CNN-ARIMA-SVM CNN-MLP-SVM CNN-LSTM-SVM CNN-GRU-SVM ARIMA-RF SARIMA-RF VAR-RF Auto-ARIMA-RF Auto-SARIMA-RF LSTM-RF GRU-RF RNN-RF CNN-RF MLP-RF LSTM-ARIMA-RF LSTM-MLP-RF LSTM-CNN-RF GRU-ARIMA-RF GRU-MLP-RF GRU-CNN-RF RNN-ARIMA-RF RNN-MLP-RF RNN-CNN-RF CNN-ARIMA-RF CNN-MLP-RF CNN-LSTM-RF CNN-GRU-RF ARIMA-XGBoost SARIMA-XGBoost VAR-XGBoost Auto-ARIMA-XGBoost Auto-SARIMA-XGBoost LSTM-XGBoost GRU-XGBoost RNN-XGBoost CNN-XGBoost MLP-XGBoost LSTM-ARIMA-XGBoost LSTM-MLP-XGBoost LSTM-CNN-XGBoost GRU-ARIMA-XGBoost GRU-MLP-XGBoost GRU-CNN-XGBoost RNN-ARIMA-XGBoost RNN-MLP-XGBoost RNN-CNN-XGBoost CNN-ARIMA-XGBoost CNN-MLP-XGBoost CNN-LSTM-XGBoost CNN-GRU-XGBoost ARIMA-ANN SARIMA-ANN VAR-ANN 上面这100个缩写模型的全称及相关用途功能详细解释
07-15
7. GRU (Gated Recurrent Unit): 一种类似于LSTM的循环神经网络，具有更简化的结构，适用于时间序列数据的建模和预测。 8. RNN (Recurrent Neural Network): 适用于处理序列数据的神经网络模型，能够捕捉时间序列的...
【深度学习】时空图卷积网络（STGCN），预测交通流量
q742971636的博客
05-09 3919
准时准确的交通预测对城市交通控制和引导至关重要。由于交通流的高非线性和复杂性，传统方法无法满足中长期预测任务的要求，并且通常忽视空间和时间依赖关系。本文提出了一种新颖的深度学习框架，即时空图卷积网络（STGCN），用于解决交通领域的时间序列预测问题。我们不是应用常规的卷积和循环单元，而是在图上制定问题，并利用完整的卷积结构构建模型，这使得训练速度更快，参数更少。实验证明，我们的模型STGCN通过建模多尺度交通网络有效地捕获了全面的时空相关性，并在各种真实世界的交通数据集上始终优于最先进的基线模型。
北京地铁IC卡数据分析
TechRoar的博客
08-28 998
本文所使用的数据集名为"metro_ic_card.csv"，该数据集为北京地铁IC卡在2008年12月1日18时的数据。数据集采用ANSI编码，读取时可能会出现错误，因此需要先将数据集转换为合适的编码格式。本文使用北京地铁IC卡数据集进行了简单的数据分析。通过对刷卡数量的统计，我们可以了解到每个站点和线路的客流情况。这些分析结果对于地铁运营和规划具有一定的参考价值。以上就是对"metro_ic_card.csv"数据集的分析过程和源代码。希望本文对您有所帮助！
交通流量预测：人工智能的关键应用
AI天才研究院
01-15 2271
1.背景介绍 交通流量预测是一项非常重要的应用领域，它有助于我们更有效地规划和管理交通系统，提高交通效率，降低交通滞留和环境污染。随着人工智能(AI)技术的快速发展，许多传统的交通流量预测方法已经不能满足当今的需求。因此，人工智能技术在交通流量预测领域的应用已经成为一个热门的研究方向。 在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行讨论： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数...
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