[发明专利]一种基于Autoencoder-LSTM融合模型的交通流预测方法

权利要求书

1.一种基于Autoencoder-LSTM融合模型的交通流预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一、提取道路交通流数据并对数据进行预处理，构建交通流数据矩阵：提取多条道路的交通流数据，对原始道路交通流数据进行标准化预处理，构建包含时间信息和空间信息的交通状态矩阵；

步骤二、获取道路交通状态矩阵，提取道路交通状态矩阵高维抽象特征：利用自编码器Autoencoder提取能够有效表征道路交通流状态矩阵的时空特征；基于长短期时间记忆网络LSTM提取道路交通状态矩阵高维特征；将基于自编码器和长短期时间记忆网络提取道路交通状态矩阵高维特征进行融合；

步骤三、基于融合后的时空特征实现道路交通流预测：获取Autoencoder与LSTM融合后的特征作为回归预测层输入，计算模型对应的预测数值，对预测结果进行反标准化操作，得出模型预测的实际交通流数值大小；根据模型的预测数据和实际交通流数据的差值，定义整体模型的损失函数，并根据损失函数数值大小利用反向传播算法不断降低损失函数数值从而不断优化模型参数，得到最优的模型参数；

步骤四、基于融合模型的道路交通流预测：获取道路实时交通流数据作为融合模型的输入，实现道路实时交通流预测。

2.如权利要求1所述的基于Autoencoder-LSTM融合模型的交通流预测方法，其特征在于，所述步骤一的过程如下：

1.1：对提取的道路交通流数据进行预处理

提取n条路段相同时间范围内的道路交通流数据，其中第i (i＝1,2,3…n)个路段的交通流数据矩阵表示为：X_i＝[x_1i,x_2i,x_3i,...x_ti]，x_ti(t＝1,2,3…m)为第i个路段在第t时刻的道路交通流数据，m为路段在所选取时间范围内采集的交通流数据数量；对每条路段的交通流数据进行最大最小标准化数据预处理，最大最小标准化计算表达式为：

其中，minX_i，maxX_i分别为第i条路段交通流数据中的最小值与最大值，为第i个路段在第t时刻进行标准化操作后的道路交通流数据；

1.2：构建道路交通流状态矩阵数据集

根据预处理后的道路交通流数据构建道路交通流状态矩阵数据集，数据集中的单个样本矩阵形式如下所示：

其中，X^*的行向量表示同一时刻不同路段的道路交通流的空间状态，列向量表示同一路段不同时刻的道路交通流的时间状态，m表示历史交通流数据的数量，n表示输入矩阵中路段的数目，则表示第n条路段在第m时刻的交通流状态。