基于CEEMDAN和优化CNN-BiLSTM组合模型的短时交通流量预测

摘要： 【目标】针对城市道路网络扩展和交通条件多样化导致的短时交通流量预测精度不足问题，提出了一种基于CEEMDAN序列分解和改进灰狼优化算法(IGWO)的CNN-BiLSTM组合预测模型。【方法】首先，采用CEEMDAN对原始交通流量数据进行序列分解，将数据分解为15个IMF分量和1个残差，有效分离不同频率的本征模态函数并去除噪声，克服了传统EMD模型中的模式混叠问题。然后，利用IG... （共13页）