基于双通道注意力机制的AE-BIGRU交通流预测模型OA北大核心CSTPCDEI

交通流预测是智能交通系统的关键。针对目前交通流数据复杂的时空关联性以及自身的不确定性,为准确预测高速公路交通流并缓解交通拥堵问题,提出以自编码器网络(AE)和双向门控循环单元(BIGRU)相结合的深度学习组合预测模型(AE-BIGRU),并在此基础上引入双通道注意力机制进行模型训练。将预处理后的数据采用滑动窗口的方式作为参数输入模型,通过AE提取交通流的空间特征,得到输入信息特征的最优抽象表示;利用BIGRU从前向和后向传播中获取信息,充分提取交通流的时间相关特征,更全面地捕捉时间演变规律;最后结合双通道注意力机制,增强预测模型的特征提取能力,最大限度地保留特征信息,提升模型的预测精度,从而得到最终短时流量的预测目标值。为验证模型的适用性,采用多组短时交通流数据进行仿真实验,与其他基准模型对比发现:该交通流预测模型能够有效捕获交通流的动态时空特征,加强关键信息的提取,所预测的流量更加接近真实值,具有良好的泛化能力。其中测试集的均方根误差值下降了约0.061~0.604,平均绝对误差值下降了约0.025~0.512,相关系数值R2提高了约0.007~0.062。研究结果表明,随着预测步长的增加,该实验模型在交通流数据的时间特性上仍能表现出稳定的预测性能,所建的组合预测模型在预测精度和鲁棒性方面表现出更高水平。