基于PSO-LSTM的短时交通流量预测网站设计

短时交通流量预测是智能交通系统中的重要环节,选用在短时交通流量预测方面表现出色的LSTM神经网络,并利用PSO算法优化LSTM神经网络模型。实验结果表明,与传统LSTM模型相比,所构建的PSO-LSTM模型对未来5分钟和10分钟两种短时交通流量预测,达到了更高的准确率。在此基础上,设计了一个交通流量预测网站更好地展示了预测结果,也方便用户随时查询。

基于GRU神经网络的城市交通流量预测网站设计

交通流量预测是智能交通系统中必不可少的组成部分。利用门控循环单元(GRU)神经网络搭建交通流量预测模型,并与循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)神经网络进行对比,以验证GRU的优越性。在此基础上,为更好地满足实际应用,实现了基于GRU神经网络的滚动预测,设计了一个城市交通流量预测网站来展示预测结果,方便用户查询,有一定的使用价值。