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摘要
日益增加的交通流量使得道路交通面临着严峻考验，运用现代技术手段，对短时交通流进行精准的预测，能为改善及便利道路交通管理。为此提出一种基于长短时记忆神经网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、栈式自编码器(SAE)以及简单循环单元(SRU)模型相结合的短时交通流预测模型——LGSS模型。实验表明LGSS组合模型的预测效果，从多个评价指标分析，相较于传统的单一模型都有较大改善。同时利用SRU可进行并行运算的特点，当迭代4次预测准确度最高时，单次计算时间达到0.749 1 s,比传统模型减少了约30%的时间。
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