A Fuzzy-based Convolutional LSTM Network Approach for Citywide Traffic Flow Prediction

计算机科学 卷积神经网络 人工智能 深度学习 流量(计算机网络) 模糊逻辑 智能交通系统 数据挖掘 机器学习 人工神经网络 代表(政治) 数据建模 工程类 运输工程 政治 数据库 计算机安全 法学 政治学
作者
Huiyun Yu,Qi Zheng,Shuyun Qian,Yaying Zhang
标识
DOI:10.1109/itsc55140.2022.9922491
摘要

Citywide traffic flow prediction is of great importance to intelligent transportation systems and smart cities. Although many deep learning methods have been applied for citywide traffic flow prediction, deep learning is a deterministic representation and sheds little light on data uncertainty. In this paper, a fuzzy-based convolutional LSTM neural network (FConvLSTM) method is proposed to improve the accuracy of citywide traffic flow prediction by taking data uncertainty into consideration. FConvLSTM is a hybrid model which combines fuzzy learning with a convolutional LSTM neural network (ConvLSTM). The impact of data uncertainty is lessened with the help of fuzzy neural networks and ConvLSTM is adopted to explore the spatio-temporal characteristics of traffic data, which can learn spatial dependencies and temporal dependencies jointly. Experimental results on a real dataset verify the outperformance of the FConvLSTM method.
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