Short-Term Traffic Flow Forecasting Method With M-B-LSTM Hybrid Network

过度拟合 计算机科学 深度学习 人工智能 期限(时间) 流量(计算机网络) 机器学习 人工神经网络 交通生成模型 统计的 实时计算 数学 计算机网络 统计 物理 量子力学
作者
Zhaowei Qu,Haitao Li,Zhihui Li,Zhong Tao
出处
期刊:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:23 (1): 225-235 被引量:64
标识
DOI:10.1109/tits.2020.3009725
摘要

Deep learning has achieved good performance in short-term traffic forecasting recently. However, the stochasticity and distribution imbalance are main characteristics to traffic flow, and these will bring the uncertainty and induce the network overfitting problem during deep learning. To deal with the problems, a new end-to-end hybrid deep learning network model, named M-B-LSTM, is proposed for short-term traffic flow forecasting in this paper. In the M-B-LSTM model, an online self-learning network is constructed as a data mapping layer to learn and equalize the traffic flow statistic distribution for reducing the effect of distribution imbalance and overfitting problem during network learning. Besides, the deep bidirectional long short-term memory network (DBLSTM) is introduced to reduce the uncertainty problem by forward and reverse contexts approximation process in the stochasticity reducing layer, and then the long short-term memory network (LSTM) is used to forecast the next traffic flow state in the forecasting layer. Furthermore, sufficient comparative experiments have been conducted and the results show the proposed model has better ability on solving uncertainty and overfitting problems than the state-of-art methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
shezhinicheng完成签到,获得积分10
1秒前
桃花不用开了完成签到 ,获得积分10
2秒前
futong发布了新的文献求助10
4秒前
张瑞雪完成签到 ,获得积分10
7秒前
666完成签到,获得积分10
8秒前
大模型应助大橙子采纳,获得10
8秒前
maclogos发布了新的文献求助10
9秒前
李燕完成签到,获得积分10
9秒前
hahaha完成签到,获得积分10
10秒前
长长的名字完成签到 ,获得积分10
11秒前
离子电池完成签到,获得积分10
11秒前
futong完成签到,获得积分10
12秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
14秒前
CooL完成签到 ,获得积分10
15秒前
科学家发布了新的文献求助10
15秒前
zhang26xian完成签到,获得积分10
18秒前
天真酒窝完成签到,获得积分10
20秒前
CodeCraft应助RC_Wang采纳,获得10
21秒前
流沙无言完成签到 ,获得积分10
21秒前
24秒前
殷启维完成签到,获得积分10
24秒前
禾页完成签到 ,获得积分10
25秒前
非鱼鱼完成签到 ,获得积分10
25秒前
科学家完成签到,获得积分10
25秒前
songvv发布了新的文献求助10
25秒前
阿九完成签到,获得积分10
27秒前
水晶茶杯发布了新的文献求助20
29秒前
30秒前
Cala洛~完成签到 ,获得积分10
31秒前
HH发布了新的文献求助10
31秒前
北海完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
35秒前
丽丽发布了新的文献求助10
36秒前
37秒前
帅玉玉完成签到,获得积分10
38秒前
Remote完成签到,获得积分10
39秒前
w婷完成签到 ,获得积分10
39秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
39秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022