[发明专利]一种基于蚁群算法优化的LSTM神经网络短时交通流量预测方法在审
| 申请号： | 202010654628.9 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111860989A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 施佺;袁敏;李赟波;曹阳;荆彬彬;戴俊明 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于蚁群算法优化的LSTM神经网络短时交通流量预测方法，从某路口通行数据库及历史数据导入至Python的Pandas模块进行预处理，并按照时间段进行分组聚合；对处理后的数据进行归一化处理；使用基于长短期神经网络构建训练模型，按照80％训练集、20％验证集的比例划分训练集与验证集；通过Ant‑Cycle蚁群算法基于启发式思想对LSTM的神经网络进行优化，与实时数据进行比对，使用MASE与决定系数指标评价模型的预测准确率，最终完成对路口短时交通流的预测。本发明使用蚁群算法优化超参数的设置避免了设置超参数困难的情况，使决定系数提升8个百分点，可有效提高路口短时交通流量预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 优化 lstm 神经网络 交通 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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