#天池_道路通行时间预测LSTM
基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。
采用LSTM+3层全连接层神经网络的回归预测
##问题及数据描述
https://tianchi.aliyun.com/competition/information.htm?spm=5176.100068.5678.2.76d97540CJREvY&raceId=231598
##大体思路
从提供的数据来看 link的基本信息包括属性数据(长,宽,等级)及上下游关系,但这些均是不变量,因此不宜作为训练数据。
经过分析,每条link的旅行时间应该和上下游的link旅行时间有关,且相互影响,其机制较为复杂,因此考虑将各个link的旅行时间作为特征,用lstm+nn去识别、拟合这种复杂的非线性关系。目前是这样做的。
进一步思路:可能需要对数据做些预处理,将发生交通事故的时间记录去除,另外原始数据经过转换后存在大量的link时间空值,目前是采用前一个时间填充,有没有更好的处理方式还有待进一步优化。
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LSTM神经网络对道路通行时间预测
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data
sample_data_10.txt 900B
gy_contest_link_info.txt 4KB
gy_contest_link_top.txt 9KB
gy_contest_link_traveltime_training_data.txt 566.45MB
train_model.py 6KB
all_train.py 120B
lstm_model.py 6KB
.project 407B
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