摘要
交通状态预测是智能交通系统的重要组成部分,公交车到交叉口时间预测是公交信号优先控制系统的关键信息,针对公交车抵达交叉口时间的预测提出一种基于CNN-LSTM融合模型,该模型利用CNN与LSTM提取公交车运行轨迹数据的空间和时间关联性,将一维时序数据转化为2D图像数据,再通过LSTM对公交车运行时间进行预测,通过收集呼和浩特市75路公交运行轨迹数据进行了方法验证,结果表明,CNN-LSTM融合模型的网络结构优于LSTM、双向LSTM结构,MSE指标与LSTM、双向LSTM模型相比分别降低了18.3％、52.2％,RMSE指标分别降低了10％、31％,为公交优先信号控制决策的优化配置提供参考.
维普
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