Abstract-Short-term trafikprognoser baserade på djupinlärningsmetoder, särskilt långtidsminne (LSTM) neurala nätverk, har fått mycket uppmärksamhet under de senaste åren. Emellertid har potentialen av djupinlärningsmetoder i trafikprognoser ännu inte utnyttjats fullt ut i termer av djupet av modellarkitekturen, den rumsliga skalan av förutsägelseområdet och den prediktiva kraften av rumslig-temporala data. I detta papper, en djupt staplad dubbelriktad och enkelriktad LSTM (SBU-LSTM) neurala nätverk arkitektur föreslås, som anser både framåt och bakåt beroenden i tidsseriedata, att förutsäga nätverk-omfattande trafikhastighet. Ett skikt av dubbelriktad LSTM (BDLSM) utnyttjas för att fånga rumsliga funktioner och tvåriktade tidsberoenden från historiska data. Såvitt vi vet är detta första gången som BDLSTMs har tillämpats som byggstenar för en djup arkitekturmodell för att mäta det efterblivna beroendet av trafikdata för förutsägelse. Den föreslagna modellen kan hantera saknade värden i inmatningsdata med hjälp av en maskeringsmekanism. Dessutom kan denna skalbara modell förutsäga trafikhastigheten för både motorvägar och komplexa stadstrafiknät. Jämförelser med andra klassiska och state-of-the-art modeller indikerar att det föreslagna SBU-LSTM neurala nätverket uppnår överlägsen förutsägelse prestanda för hela trafiknätet i både noggrannhet och robusthet. Index Terms-djup inlärning, dubbelriktad LSTM, bakåtberoende, trafik förutsägelse, nätverksomfattande trafik HE prestanda intelligenta transportsystem (ITS) applikationer bygger till stor del på kvaliteten på trafikinformation. På senare tid, med den betydande ökningen av både den totala trafikvolymen och de data de genererar, finns möjligheter och utmaningar inom transporthantering och forskning när det gäller hur man på ett effektivt och korrekt sätt förstår och utnyttjar den väsentliga informationen under dessa massiva datamängder. Kortsiktig trafikprognos baserad på datadrivna modeller för ITS-tillämpningar har varit ett av de största forskningsområdena för att utnyttja massiva trafikdata, och har stor inverkan på den totala prestandan hos en mängd olika ITS-tillämpningar Under de senaste tre decennierna har ett stort antal metoder föreslagits för trafikprognoser när det gäller att förutsäga hastighet, volym, densitet och restid. Studier inom detta område fokuserar normalt på metodkomponenterna, som syftar till att utveckla olika modeller för att förbättra förutsägelsenoggrannheten, effektiviteten eller robustheten. Tidigare litteratur visar att de befintliga modellerna i stort sett kan delas in i två kategorier, dvs. Klassiska statistiska metoder och metoder för beräkningsunderrättelse (CI) [2]. De flesta statistiska metoder för trafikprognoser föreslogs i ett tidigare skede då trafikförhållandena var mindre komplexa och transportdatamängderna var relativt små. Senare, med den snabba utvecklingen inom trafikanalysteknik och beräkningskraft samt trafikdatavolym, fokuserar merparten av det senaste arbetet på CI-strategier för trafikprognoser. Med förmågan att hantera data med hög dimension och förmågan att fånga icke-linjär relation, CI metoder tenderar att överträffa de statistiska metoderna, såsom autoregressiva integrerade glidande medelvärde (ARIMA) [36], med avseende på hantering av komplexa trafik prognos problem [38]. Men den fulla potentialen av artificiell intelligens utnyttjades inte förrän uppkomsten av neurala nätverk (NN) baserade metoder. Sedan prekursorstudien om att använda NN i trafikprognoserna föreslogs [39] har många NN-baserade metoder, såsom feed forward NN [41], fuzzy NN [40], återkommande NN (RNN) [42] och hybrid NN [25] antagits för trafikprognoser. Recurrent Neural Networks (RNNs) modellsekvensdata genom att bibehålla en kedjeliknande struktur och ett internt minne med slingor [4] och, på grund av transporternas dynamiska karaktär, är särskilt lämpliga för att fånga den tidsmässiga utvecklingen av trafikstatusen. Den kedjeliknande strukturen och öglornas djup gör det dock svårt att träna RNN på grund av problemen med att försvinna eller spränga lutningen under backpropageringsprocessen. Det har under årens lopp gjorts ett antal försök att övervinna svårigheterna med att utbilda RNN. Dessa svårigheter togs framgångsrikt itu med av Long ShortTerm Memory Networks (LSTMs) [3], som är en typ av RNN med grindstruktur för att lära sig långsiktiga beroenden av Ruimin Ke är med
Forskare i REF föreslog ett djupt staplat tvåvägs- och enkelriktat LSTM (SBU-LSTM) neurala nätverk, som övervägde både framåt och bakåt beroenden.
Deep Bidirectional and Unidirectional LSTM Recurrent Neural Network for Network-wide Traffic Speed Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}