![](/images/graphics-bg.png)
A Spatial-Temporal Hybrid Model for Short-Term Traffic Prediction
المؤلفون المشاركون
Lin, Fei
Xu, Yudi
Yang, Yang
Ma, Hong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate and timely short-term traffic prediction is important for Intelligent Transportation System (ITS) to solve the traffic problem.
This paper presents a hybrid model called SpAE-LSTM.
This model considers the temporal and spatial features of traffic flow and it consists of sparse autoencoder and long short-term memory (LSTM) network based on memory units.
Sparse autoencoder extracts the spatial features within the spatial-temporal matrix via full connected layers.
It cooperates with the LSTM network to capture the spatial-temporal features of traffic flow evolution and make prediction.
To validate the performance of the SpAE-LSTM, we implement it on the real-world traffic data from Qingyang District of Chengdu city, China, and compare it with advanced traffic prediction models, such as models only based on LSTM or SAE.
The results demonstrate that the proposed model reduces the mean absolute percent error by more than 15%.
The robustness of the proposed model is also validated and the mean absolute percent error on more than 86% road segments is below 20%.
This research provides strong evidence suggesting that the proposed SpAE-LSTM effectively captures the spatial-temporal features of the traffic flow and achieves promising results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Fei& Xu, Yudi& Yang, Yang& Ma, Hong. 2019. A Spatial-Temporal Hybrid Model for Short-Term Traffic Prediction. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195809
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Fei…[et al.]. A Spatial-Temporal Hybrid Model for Short-Term Traffic Prediction. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195809
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Fei& Xu, Yudi& Yang, Yang& Ma, Hong. A Spatial-Temporal Hybrid Model for Short-Term Traffic Prediction. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195809
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195809
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)