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2024年4月15日现代电子技术Apr.2024
第47卷第8期ModernElectronicsTechniqueVol.47No.8
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DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.08.005
引用格式：庞学丽，宋坤，姚红云，等.基于VMD⁃ISSA⁃LSTM的短时交通流预测研究[J].现代电子技术，2024，47（8）：31⁃36.
基于VMD⁃ISSA⁃LSTM的短时交通流预测研究
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庞学丽，宋坤，姚红云，李一博，曹志富
（1.重庆交通大学交通运输学院，重庆400074；2.广东海洋大学电子与信息工程学院，广东湛江524088）
摘要：针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题，将变分模态分解（VariationalMode
Decomposition,VMD）和改进麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法（ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA）与长短期记忆（LongShort⁃Term
Memory,LSTM）神经网络相结合，建立一种短时交通流预测模型（VMD⁃ISSA⁃LSTM）。首先利用VMD对历史原始交通流数
据进行分解；然后采用佳点集、正弦函数扰动和Tent混沌映射等策略对标准的SSA算法加以改进，增强ISSA算法的寻优能
力；最后，将每个分量送入ISSA⁃LSTM中进行预测，同时将预测结果线性叠加，得到交通流量预测值。以上海市中山北路⁃曹
杨路口2018年11月1日—30日的历史交通数据对模型进行验证。结果表明，与LSTM、VMD⁃LSTM、VMD⁃SSA⁃LSTM等传统预
测模型相比，VMD⁃ISSA⁃LSTM模型的预测结果的平均绝对百分比误差为1.2784%，能够更好地应用于短时交通流预测中。
关键词：短时交通流预测；变分模态分解；改进麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法；长短期记忆神经网络；佳点集；正弦函数扰动；Tent
混沌映射
+
中图分类号：TN711⁃34；U491.14文献标识码：A文章编号：1004⁃373X（2024）08⁃0031⁃06
Researchonshort⁃termtrafficflowpredictionbasedonVMD⁃ISSA⁃LSTM
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