一种基于长短期记忆网络的多模式交通客流动态预测方法

本发明公开了一种基于长短期记忆网络的多模式交通客流动态预测方法，涉及客流预测技术领域，包括：获取各交通模式客流的需求数据，各交通模式客流的需求数据包括多种客流需求基；构建深度卷积自动编码器，对深度卷积自动编码器进行训练，基于训练好的深度卷积自动编码器进行客流需求基分解编码，得到各交通模式客流的需求数据的高级表示特征；构建基于M‑LSTM神经网络的客流量分布模型，将高级表示特征输入训练好的客流量分布模型进行多模式交通客流分布分析，并利用客流协同预测模型进行多模式交通客流动态预测。本发明可对多种交通模式产生的客流在空间和时间上的关系进行分析，进而对多模式交通客流分布信息进行精确的动态预测。