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摘要
为提高高速公路交通流预测精度,为高速公路管理部门动态控制诱导提供有效支撑,以实时交通流预测误差最小为目标,通过对高速公路数据的清洗和归一处理,分为4个不同时间间隔的数据集,按比例划分为训练数据集和测试数据集.采用遗传算法(GA)对数据时间窗步长、长短期记忆(LSTM)神经网络的隐藏层数、训练次数、dropout进行优化调参,分析4种参数对模型寻优影响,GA-LSTM模型在keras中以Tensorflow为后台进行训练拟合.结果表明:GA-LSTM模型寻优速度快,同传统预测算法中的SVM、KNN、BP和LSTM神经网络相比较,GA-LSTM对数据预测均方误差和均方根误差最小,模型表现出更好的预测性能.
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