Abstract-I detta papper, vi anser temporal mönster i trafikflöde tidsserier, och genomföra en djupt lärande modell för trafikflöde förutsägelse. Nedbrytningsbaserade metoder bryter ner den ursprungliga flödesserien till trend- och restserier, där trend beskriver det fasta tidsmönstret i trafikflöden och residualserier används för förutsägelse. Inspirerad av deträndningsmetoden föreslår vi DeepTrend, ett djupt hierarkiskt neuralt nätverk som används för trafikflödesförutsägelse som tar hänsyn till och extraherar den tid-varianta trenden. DeepTrend har två staplade lager: extraktionslager och förutsägelselager. Extraktionsskiktet, ett helt uppkopplat lager, används för att extrahera den tidsvarianta trenden i trafikflödet genom att mata den ursprungliga flödesserien med motsvarande enkla trendserier. Förutsägelselager, ett LSTM-skikt, används för att göra flödesförutsägelse genom att mata den erhållna trenden från utvinningslagrets utdata och beräknade residualserier. För att göra modellen mer effektiv behöver DeepTrend först förträngda lager för lager och sedan finjusteras i hela nätverket. Experiment visar att DeepTrend märkbart kan öka förutsägelsens prestanda jämfört med några traditionella förutsägelsemodeller och LSTM med deträndningsbaserade metoder.
Att ta hänsyn till effektivare tidsmodellering, Dai et al. REF föreslog ett djupt hierarkiskt neuralt nätverk för trafikflödesprognoser, som består av ett extraktionslager för att extrahera tidsvarianta trender i trafikflödet och ett förutsägelselager för slutlig crowd flow-prognoser.
DeepTrend: A Deep Hierarchical Neural Network for Traffic Flow Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}