Traffic Flow Prediction and Analysis in Smart Cities Based on the WND-LSTM Model

Table 2

Comparison of evaluation metrics between WND-LSTM and other advanced models.

Days	MOEs	Models
		ARIMA	LR	SVR	KNN	SAEs	GRU	LSTM	WND-LSTM
1 day	MAPE	5.297	2.558	3.493	2.458	4.473	4.634	6.122	2.159
	MAE	0.095	0.04	0.062	0.047	0.078	0.076	0.137	0.056
	RMSE	0.123	0.005	0.08	0.066	0.084	0.092	0.184	0.096
	ME	0.302	0.116	0.163	0.245	0.154	0.219	0.369	0.372
3 days	MAPE	6.031	2.819	6.701	4.297	2.308	4.656	2.587	1.795
	MAE	0.138	0.067	0.273	0.16	0.049	0.131	0.145	0.053
	RMSE	0.196	0.096	0.764	0.4	0.069	0.25	0.275	0.102
	ME	0.689	0.438	3.1	1.629	0.269	0.972	1.722	0.410
6 days	MAPE	3.835	1.946	2.466	2.037	2.205	1.988	2.756	0.75
	MAE	0.056	0.030	0.034	0.031	0.032	0.032	0.044	0.012
	RMSE	0.072	0.036	0.041	0.038	0.038	0.042	0.059	0.015
	ME	0.182	0.086	0.095	0.094	0.087	0.114	0.164	0.039
10 days	MAPE	5.842	1.952	2.509	2.061	2.515	2.016	2.988	0.716
	MAE	0.112	0.038	0.042	0.04	0.052	0.039	0.045	0.015
	RMSE	0.139	0.047	0.05	0.05	0.066	0.052	0.054	0.018
	ME	0.42	0.144	0.146	0.167	0.155	0.166	0.141	0.048
14 days	MAPE	5.652	1.903	2.204	2.046	1.97	2.065	2.2	0.51
	MAE	0.084	0.028	0.03	0.03	0.029	0.031	0.03	0.01
	RMSE	0.106	0.036	0.038	0.04	0.037	0.041	0.037	0.014
	ME	0.298	0.1	0.113	0.12	0.103	0.106	0.105	0.044