Hybrid CNN and LSTM model (HCLM) for short-term traffic volume prediction
المؤلفون المشاركون
Miyad, Muhammad A.
Rifat, Husam E.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2022)، ص ص. 51-61، 11ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Managing traffic on roads within cities, especially crowded roads, requires constant and rapid intervention to avoid any traffic congestion on these roads.
forecasting the volume of vehicles on the roads helps to avoid congestion on the roads by directing some of these vehicles to alternative routes.
in this paper, it is studied how to deal with road congestion by using deep learning models and time series dataset with different time intervals to predict the volume of road traffic.
hybrid CNN and LSTM model (HCLM) is developed to predict the volume of road traffic.
determining the suitable hybrid CNN-LSTM model and parameters for this problem is a major objective of this research.
the results confirm that the proposed HCLM for time series prediction achieves much better prediction accuracy than autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, CNN model, and LSTM model for mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE) measures at a time interval of 25 min and, 75 min.
the time required to build these models was also compared, and the model HCLM was outperformed as it required 70% of the time to build it from its nearest competitor.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Miyad, Muhammad A.& Rifat, Husam E.. 2022. Hybrid CNN and LSTM model (HCLM) for short-term traffic volume prediction. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 4, pp.51-61.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1444914
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Miyad, Muhammad A.& Rifat, Husam E.. Hybrid CNN and LSTM model (HCLM) for short-term traffic volume prediction. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 4 (Dec. 2022), pp.51-61.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1444914
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Miyad, Muhammad A.& Rifat, Husam E.. Hybrid CNN and LSTM model (HCLM) for short-term traffic volume prediction. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 4, pp.51-61.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1444914
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p 60-61
رقم السجل
BIM-1444914
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