摘要：及时准确的交通流信息对于智能交通系统的实现至关重要。针对现有预测方法不能充分利用交通流的时空特征,进而不能很好地提取交通流序列内在规律的问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的深度学习预测模型(C-BiLSTM),在网络底层利用一维CNN来捕获观测点交通流数据的空间特征,然后输入到双向LSTM网络提取时间周期特征,最后由全连接层输出预测结果。使用美国交通研究数据实验室的实测交通数据进行验证,结果表明,所提出的C-BiLSTM组合模型具有更高的准确性,其性能相比双向LSTM网络预测模型提升了1.6%,相比单向LSTM网络预测模型提升了6.6%,是一种高精度的交通流预测模型。

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