基于CNN-XGBoost的短时交通流预测

为准确预测短时交通流,缓解交通拥堵提高交通运行效率,提出一种基于CNN-XGBoost的短时交通流预测方法。结合短时交通流数据的时间相关性和空间相关性,将本路段和邻近路段的历史数据一同作为输入进行预测。利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)实现特征提取以减少数据冗余性,提出一种参数经果蝇算法优化的XGBoost模型用于交通流量预测。实例验证结果表明,CNN可对时间和空间结合下的交通流数据进行有效特征提取;相比SVR、LSTM等模型,改进的XGBoost模型下的交通流量预测误差明显减小。