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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明提供了一种基于奇异谱分解与SSA‑BiLSTM的交通流量预测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，对历史交通流量数据进行数据清洗，得到清洗数据；步骤S2，将清洗数据进行奇异谱分析，得到非主成分序列和主成分序列；步骤S3，将非主成分序列输入第一SSA‑BiLSTM网络，得到噪声预测结果；步骤S4，将主成分序列输入第二SSA‑BiLSTM网络，得到周期预测结果；步骤S5，将噪声预测结果和周期预测结果进行重构，得到交通流量预测结果。总之，本方法能够得到更准确的交通流量预测结果。
主权项：1.一种基于奇异谱分解与SSA-BiLSTM的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对历史交通流量数据进行数据清洗，得到清洗数据；步骤S2，将所述清洗数据进行奇异谱分析，得到非主成分序列和主成分序列；步骤S3，将所述非主成分序列输入第一SSA-BiLSTM网络，得到噪声预测结果；步骤S4，将所述主成分序列输入第二SSA-BiLSTM网络，得到周期预测结果；步骤S5，将所述噪声预测结果和所述周期预测结果进行重构，得到交通流量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 基于奇异谱分解与SSA-BiLSTM的交通流量预测方法
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