一种基于IGA-Bi-LSTM的交通流预测方法

本发明公开了一种基于IGA‑Bi‑LSTM的交通流预测方法，包括：采集交通流数据，并对其进行数据异常、数据缺失、数据填充处理操作，完成数据更新后，得到完整交通流数据；对预测路段，将完整交通流数据和相邻车道的交通流数据，按照设定的比例划分为训练集和测试集，采用滑动窗口生成时空相关性，作为预测模型的输入数据；建立IGA‑Bi‑LSTM短时交通流预测模型；基于优化器Adam，采用训练集数据对IGA‑Bi‑LSTM短时交通流预测模型进行迭代训练；采用训练好的IGA‑Bi‑LSTM短时交通流预测模型对测试集进行短时交通流预测，采用性能指标进行评估，输出满足性能指标的预测模型。本发明能有效解决现有技术针对现有交通流预测精度较差、效率较慢的问题，对交通流预测具有更好的效果。