Spatiotemporal Traffic Flow Prediction with KNN and LSTM
المؤلفون المشاركون
Luo, Xianglong
Li, Danyang
Yang, Yu
Zhang, Shengrui
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The traffic flow prediction is becoming increasingly crucial in Intelligent Transportation Systems.
Accurate prediction result is the precondition of traffic guidance, management, and control.
To improve the prediction accuracy, a spatiotemporal traffic flow prediction method is proposed combined with k-nearest neighbor (KNN) and long short-term memory network (LSTM), which is called KNN-LSTM model in this paper.
KNN is used to select mostly related neighboring stations with the test station and capture spatial features of traffic flow.
LSTM is utilized to mine temporal variability of traffic flow, and a two-layer LSTM network is applied to predict traffic flow respectively in selected stations.
The final prediction results are obtained by result-level fusion with rank-exponent weighting method.
The prediction performance is evaluated with real-time traffic flow data provided by the Transportation Research Data Lab (TDRL) at the University of Minnesota Duluth (UMD) Data Center.
Experimental results indicate that the proposed model can achieve a better performance compared with well-known prediction models including autoregressive integrated moving average (ARIMA), support vector regression (SVR), wavelet neural network (WNN), deep belief networks combined with support vector regression (DBN-SVR), and LSTM models, and the proposed model can achieve on average 12.59% accuracy improvement.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Luo, Xianglong& Li, Danyang& Yang, Yu& Zhang, Shengrui. 2019. Spatiotemporal Traffic Flow Prediction with KNN and LSTM. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169854
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Luo, Xianglong…[et al.]. Spatiotemporal Traffic Flow Prediction with KNN and LSTM. Journal of Advanced Transportation No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169854
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Luo, Xianglong& Li, Danyang& Yang, Yu& Zhang, Shengrui. Spatiotemporal Traffic Flow Prediction with KNN and LSTM. Journal of Advanced Transportation. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169854
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1169854
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر