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为了准确预测高速公路短时交通流量,以制定科学合理的运营管理方案,运用高速公路联网收费数据和外界环境天气数据,实现数据清洗、预处理,挖掘得到日期、时段、车型等有效特征,构建基于GBDT算法的交通流短时预测模型。以成渝高速公路短时交通流预测为实例分析对象。结果表明,预测误差较BP神经网络模型、RF模型、SVM模型分别降低4.43%、0.32%、1.01%,表明模型具有较好的可靠性和有效性。 相似文献
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介绍了基于RBF神经网络的短时段交通量预测模型,并利用该模型对高速公路所采集的数据进行仿真预测分析。预测结果表明RBF神经网络预测方法通过定义合理的网络结构参数可以获得较高的预测精度,能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求。 相似文献
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根据典型高速公路隧道群交通运行状况,从时间因素、交通动态因素、道路条件和隧道群环境因素等方面选取输入变量,以运行速度为输出变量,建立基于人工神经网络的高速公路隧道群速度预测模型;然后,通过灵敏度分析方法,研究各个输入变量对输出变量的影响程度,并对各个输入变量的灵敏度分析结果进行比较分析。研究结果表明:该方法能够针对隧道群交通流的实际情况,充分利用与速度密切相关的信息来模拟,克服了传统算法难以建模的缺陷,适合交通流限速控制的在线建模。该方法切实可行、准确度较高,可为制定高速公路隧道群速度限制提供理论基础。 相似文献
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目前的水上交通流评价方法在评价指标关系模糊、来源不清等情况下难以运用,且主观性较强,存在评价结果严重偏离实际的情况,忽视了客观性不足的问题.为降低专家主观性对水上交通流冲突严重度评价的影响,基于BP神经网络建立评价模型,并通过网络训练进行函数比较,确定最符合模型设定要求的Trainlm函数,以及精度与迭代次数.由于数据的差异性会对BP神经网络的训练效率和评价精度造成影响,基于聚类分析与BP神经网络建立新的评价模型,将训练数据按照欧几里得度量进行归类开展神经网络训练,分别对水上交通流冲突严重度进行评价.运用9个水道数据为例对模型进行验证,通过比较聚类分析数据与未处理的原始数据在BP神经网络中的评价结果,发现评价结果平均误差从42.05%降低到23.74%,进一步验证了BP神经网络在该领域的可行性.评价模型利用聚类分析与BP神经网络相结合的方法,不仅客观性较强,而且与单一使用BP神经网络的模型相比提升了评价精度. 相似文献
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《公路工程》2018,(6)
高速公路偶发性事故影响的严重程度和波及范围的定量研究,对保障道路通行能力和为偶发性事故提供科学的应急处置方案与高效的应急救援具有重大意义。本文通过VISSIM交通仿真平台模拟了高速公路偶发性事故路段交通拥堵、扩散和消散的全过程,仿真分析了事故路段上游到达车流量、客货比例、事故处置时间和占道情况等因素的影响。根据仿真结果,建立了基于非线性回归和BP神经网络方法的两种交通事故时空影响预测模型。运用广东省某高速公路的交通事故处置记录对模型的有效性进行了验证,结果表明两种预测模型均有较好的效果,且BP神经网络预测模型更为精确,最大排队长度的最大值误差小于1 km的准确率为88. 6%,拥堵消散时间的误差小于10 min的准确率为75. 7%。 相似文献
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为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度. 相似文献
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为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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