[发明专利]基于遗传算法优化LSTM神经网络的交通流预测方法有效
| 申请号： | 201810825636.8 | 申请日： | 2018-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN109243172B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 温惠英;张东冉 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/12 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;黄海波 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化LSTM神经网络的交通流预测方法，包括如下步骤：步骤S1、交通流数据采集，并进行数据归一化预处理，分为训练数据集和测试数据集；步骤S2、采用遗传算法优化LSTM神经网络预测模型的各个参数；步骤S3、输入遗传算法优化好的参数、训练数据集，进行LSTM神经网络预测模型的迭代优化；步骤S4、利用已训练好的LSTM神经网络模型对测试数据集进行预测，并评估模型误差。本发明利用了遗传算法和LSTM神经网络对参数组合快速寻优的特性，可以得到更高的预测精度，且对不同间隔数据样本有良好的适用性，模型减少了计算量，表现出更好的预测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 优化 lstm 神经网络 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法优化LSTM神经网络的交通流预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、交通流数据采集，并进行数据归一化预处理，分为训练数据集和测试数据集；步骤S2、采用遗传算法优化LSTM神经网络预测模型的各个参数；步骤S3、输入遗传算法优化好的参数、训练数据集，进行LSTM神经网络预测模型的迭代优化；步骤S4、利用已训练好的LSTM神经网络模型对测试数据集进行预测，并评估模型误差。
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