Prognoser för trafikflödet har betraktats som ett centralt problem för intelligenta transportsystem. I detta arbete föreslår vi en hybrid multimodal djupinlärningsmetod för kortsiktiga trafikflödesprognoser, som tillsammans och på ett adaptivt sätt kan lära sig de rumsliga och tidsmässiga korrelationsegenskaperna och det ömsesidiga beroendet mellan multimodala trafikdata genom en uppmärksamhetsskapande multimodal djupinlärningsstruktur. Enligt de mycket icke-linjära egenskaperna hos multimodala trafikdata består basmodulen i vår metod av endimensionella konvolutionella neurala nätverk (1D CNN) och gated recidiverande enheter (GRU) med uppmärksamhetsmekanismen. Det förstnämnda är att fånga de lokala trenderna och det senare är att fånga de långa tidsmässiga beroendena. Sedan utformar vi en hybrid multimodal ram för djupinlärning för sammansmältning av representationsfunktioner för olika trafikdata för olika transportsätt med hjälp av flera CNN-GRU-Attention-moduler. De experimentella resultaten visar att den föreslagna multimodala modellen för djupinlärning kan hantera komplexa ickelinjära stadstrafikprognoser med tillfredsställande noggrannhet och effektivitet.
REF utvecklade en hybrid multimodal ram för djupinlärning (HMDLF) för trafikflödesprognoser, som består av endimensionella konvolutionella neurala nätverk (CNN) och inhägnade återkommande enheter (GRU).
A Hybrid Method for Traffic Flow Forecasting Using Multimodal Deep Learning
{'venue': 'International Journal of Computational Intelligence Systems', 'journal': 'International Journal of Computational Intelligence Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}