一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测

针对短时交通流预测中存在的训练数据过于依赖时间序列训练数据，对空间关联性考虑不足，且模型结构参数选取形式过于固定等问题，提出一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测方法，该模型可同时训练3种与预测节点交通量相关的交通数据，增强预测的时空关联性，克服训练数据过于依赖时间序列的缺陷；同时，优化深度信任网络短时交通流预测模型结构，提出一种改进的花朵授粉算法对预测模型的隐层结构参数进行优化，避免因模型结构参数选取形式过于固定所导致的模型预测结果陷入局部最优解及实用性降低的问题。通过采集福州市两个交叉口的相关交通量数据，分别对预测模型的可行性进行评估。同时，将MFPA-DBN模型分别与不同隐层结构的深度信任网络模型及GA-LSTM、CNN-SVR、TGWO-BP 3种模型进行对比。实验结果表明：在相同训练数据的条件下，结构优化的深度信任网络(MFPA-DBN)短时交通流预测方法可行、有效，预测精度优于其他深度学习预测模型，实时性能也能满足实际要求。