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LSTM模型在城市交通流量预测中的应用与优化策略
目录
文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1深度学习基础介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.2递归神经网络及其变体．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2.1基本RNN原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2.2隐藏状态与记忆单元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3长短期记忆网络工作机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.3.1LSTM网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.3.2门控机制详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.4城市交通流量特性与建模挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.4.1交通流量的时空依赖性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.4.2影响交通流量的因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.4.3交通预测的难点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
LSTM模型在交通流量预测中的基础应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.1模型构建流程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.2数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.2.1数据源选择与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.2.2特征工程与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.2.3数据清洗与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.3基础LSTM模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
3.3.1模型架构确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
3.3.2激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
3.4模型训练与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
3.4.1损失函数选用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
3.4.2优化器选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
3.4.3常规训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
3.5基准模型对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
LSTM模型在城市交通流量预测中的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．81
4.1LSTM模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
4.1.1多层LSTM网络研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
4.1.2不同单元数的实验分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
4.1.3混合网络结构探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91
4.2数据层面优化技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
4.2.1时空特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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