计算机工程

作者：贾硕, 林士飏, 杨苗会, 孙滕

单位：1. 山东理工大学交通与车辆工程学院, 山东 淄博 2550002. 潍坊科技学院建筑工程学院, 山东 潍坊 262700

关键词：短时车流量预测,窄路段,鲸鱼优化算法,门控循环单元,SUMO软件

基金：教育部高等教育司产学合作协同育人汽车项目(202102473012); 山东省重点研发计划(重大科技创新工程)(2023CXGC010111)

窄路段作为交通场景中不可避免的瓶颈路段, 其短时车流量预测对优化路径规划、改善交通状况具有重要意义。针对窄路段的时效性, 同时考虑适用模型的准确度, 提出一种基于佳点集初始化种群、非线性参数控制及柯西变异扰动的改进鲸鱼优化算法(IWOA)-门控循环单元(GRU)的窄路短时车流量预测模型, 以SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真数据进行了实证研究。对比实验结果显示, IWOA具有较好的全局性、收敛速度且更加稳定。基于IWOA-GRU的窄路短时车流量预测模型, 均方根误差(RMSE)指标相较于WOA-GRU、PSO-GRU、长短期记忆神经(LSTM)网络分别降低10.96%、28.71%、42.23%, 平均绝对百分比误差(MAPE)指标分别降低13.92%、46.18%、52.83%, 有较为显著的准确性和稳定性。

来源：2025年第2期

《计算机工程》期刊编辑部

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