基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

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.      

基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究

随着高速公路网的建成及其交通流量的不断增大,对高速路网交通流实时控制和诱导服务的需求日益突出,而高速公路网短时交通流量的预测,不仅是交通流实时控制和诱导服务的基础和依据,而且预测结果的准确性对改善高速公路网的通行能力和服务水平有重要影响。基于混沌时间序列分析和预测的理论,建立了高速公路网短时交通流预测模型,计算给定区域高速公路网多断面短时交通流量预测值,结果表明利用多维混沌时间序列法预测高速公路网短时交通流量可行且具有较高的精度。     

基于相空间重构的短时交通流预测研究

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，引入混沌理论的分析方法，从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数，给出了一种基于相空间重构理论的局部预测方法，对城市道路路段交通流量进行短时预测，取得了较为满意的效果。     

基于时空特性和RBF神经网络的短时交通流预测

针对实际交通流变化具有较明显的动态性、周相似性和相关性,提出一种基于交通流的时空变化特性和RBF神经网络的短时交通流预测方法。该方法充分挖掘和利用了交通流时间序列的周相似性和相关性,以及相邻路段上交通流的相互影响因素,结合RBF神经网络自学习、自组织、自适应功能和大范围的数据融合特性对交通流进行短时预测。用实例进行了仿真计算和分析,结果表明该方法能够提高交通流的预测精度。     

基于多视图时空卷积的交通流量预测模型

交通流量预测一直是智能交通系统的首要任务。由于交通流量序列具有复杂的时空依赖性,使得对其准确预测变得极具挑战性。现有很多工作主要基于循环神经网络、图网络以及Transformer模型构建交通流量预测模型。考虑到卷积网络具有计算效率高以及特征提取能力强等优点,提出基于多视图时空卷积的交通流量预测模型。模型在输入编码层对序列数据进行表示学习,并引入了位置信息和时间信息。在时空特征表示学习层,考虑到序列具有不同的周期模式,设计了多个表示学习模块。每个时空表示学习模块,基于一维卷积完成局部时空特征挖掘,然后基于因果卷积实现全局时空特征挖掘。在预测层,引入通道注意力机制提升模型对时空特征利用的有效性。在2个真实交通数据集上的实验结果,验证了MSTC模型在交通流预测任务上的有效性。     

基于LSTM的平面交叉口短时交通流预测

针对平面交叉口四方向进口的交通流量具有时空相关性的特点,提出了一种基于长短期记忆LSTM(Long Short-Term Memory)网络的平面交叉口短时交通流预测模型。将以四方向进口历史交通流数据为基础的四维时间序列数据输入LSTM模型中进行训练,并使用OpenITS合肥示范区数据对提出的模型进行验证。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该方法预测效果具有更好的表现,是一种预测精度高的预测方法。     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.      

基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测

准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度.      

基于GBDT算法的高速公路分车型交通流短时预测模型

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。     

短时交通流量两种预测方法的研究

实时、准确的完成短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。采用基于L-M算法的BP神经网络预测方法和基于混沌时间序列的预测方法对短时交通流量时间序列进行了预测研究,给出两种方法的基本原理及具体的预测步骤,并对一组实际的流量数据进行了预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流量,但混沌时间序列方法的实时性更好一些,更适合于预测短时交通流量。     

城市道路平面交叉口设计过程质量控制研究

针对目前国内城市道路平面交叉口设计的理论及应用问题,基于质量控制理论、"交叉口时空一体化设计"和"以人为本"的设计方法提出了交叉口设计过程的质量控制模型;分析了交叉口4个不同设计阶段的校验指标;建立了交叉口设计过程的6个强约束校验指标及其计算模型,包括:多股车流冲突通行能力校验、左右转车道校验、行人等待时间校验、短车道校验、考虑行人、非机动车通行时间及机动车消散时间的机动车通行空间校验以及最小绿灯时间校验.杭州市某典型交叉口改善设计表明该模型可显著提高平面交叉口设计的效率和效果.     

短时交通流预测的多层递阶方法

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。然而,目前很多预测模型均假定模型的参数是不随时间变化的,这与实际不符,从而影响了预测的精度。本文提出采用多层建模与灰色建模的综合方法预测短时交通流。该方法把预测问题分为两部分:一是预测模型参数的预测;二是根据参数预测值的交通流预测。其中,对模型参数运用灰色理论预测方法。实例分析表明,本方法有较好的预测精度和实用价值。     

大型活动散场交通流的时空消散规律

研究了大型活动散场时观众离开活动场所的客流规律,并在此基础上根据观众步行速度概率分布,确定了观众到达停车场的流量分布规律;结合停车场的空间分布和活动场所周边道路交通条件,得出活动场所周边道路各路段散场时段的交通流随时间变化的规律,从而建立了大型活动交通流时空消散模型;另外,结合某大型活动散场时段交通流调查结果,对该模型进行了应用示例和精度检验。结果表明:该模型预测结果的误差非常小,可为大型活动的交通组织管理方案的制定提供依据。     

基于时空特征的干线协调控制子区划分方法

为应对干线交通流的时变性和空间分布差异性给干线协调控制带来的影响,本文提出了基于交通流时空特征的干线协调控制子区划分方法。首先利用交通流时间相关系数和空间相关系数分析交通流的时空特征,根据交通流的时间特征改进时段划分方法;引入相邻交叉口关联系数和不停车通过路口车辆数作为子区划分指标,在时段划分的结果上进行子区划分,以交通流的空间特征改进合并指数法,实现子区划分方案的更新。最后,以玉林市民主路为例验证该方法,结果显示,干线系统的总延误、车均停车延误时间、车均停车次数分别降低了19.5%、23.4%、16.7%,该方法比传统交通控制时段划分方法更能适应交通流的时空变化趋势,显著提高干线交通流的运行效率。     

模糊逻辑推理在消除交通流诱导负效应中的应用

针对交通流诱导可能产生的负效应问题,提出了诱导负效应消除的原理和模糊逻辑推理方法。在原理设计中,考虑了出行者的出行行为对网络交通流分配的影响;在实现方法上,应用模糊推理技术对分流交通量进行了预测,并设计了路线交叉口信号灯配时方案调整的模糊控制算法,模拟结果验证了模糊逻辑推理技术的有效性。研究表明:交通流诱导负效应的产生主要是由于信息条件下的道路出行者路线选择行为的不确定性引起的,而且交通流诱导与控制同时进行是消除交通流诱导负效应产生的关键。     

基于状态空间的连续断面船舶交通流量预测研究

船舶流量预测是船舶交通流研究的重要内容,建立科学合理的船舶流量预测模型有助于航道的设计、规划和管理。将传统的单断面船舶交通流预测方法向多断面进行改进和推广,提出基于状态空间和卡尔曼滤波的多断面交通流预测模型。利用船舶交通流多断面流量数据的时间序列进行多维线性回归,并转化为状态空间模型形式;在此基础上由卡尔曼滤波算法对交通流量进行递推预测,得到多断面交通流的预测值。作为实证研究,分别对武汉长江大桥、武汉长江二桥2个断面,以及长江重庆段朝天门、万州、巫山3个断面进行实际数据分析来验算模型的有效性,并与单断面多维线性回归预测方法进行对比。结果表明,使用状态空间模型得到的武汉长江大桥、二桥预测结果的平均相对误差分别减少4.59%,0.97%;而重庆段3个连续观测点采用状态空间法预测比使用时间序列预测平均绝对误差和平均相对误差均有不同程度的降低,其中平均相对误差分别降低1.08%,4.28%, 3 .54%。因此,在不同时间维度上,该模型有助于提高多断面交通流预测精度。      

高速出入口多路交叉口改造方案研究

环形交叉口在城市交通量不断增长的情况下冲突点不断增多,针对这种缺陷对多路环形交叉口进行改造,以提高其通行效率.以西安市曲江大道转盘交叉口改造为工程实例,对现状交叉口道路交通条件及交叉口流量进行调查分析.研究分析了交叉口道路结构及交通运行特点,提出交叉口道路交通改造方案,并依据现状交叉口交通流量,借助交通信号协调及配时设计软件SYNCHRO,对改造交叉口进行信号配时,进而借助交通仿真软件VISSIM进行改造后效果评价.对交叉口改造之后的运行情况进行了后评价分析,结论为:运行效果良好.     

基于仿真的交通信号控制优化策略研究

根据道路流量,研究了利用灵活的控制策略提高交通控制的效率问题.针对信号控制交叉口实际流量动态变化的特征,在现有传统控制方法的基础上根据交叉口交通流的变化特点,提出采用可变车道控制模式的控制方法、单边轮放控制模式的控制方法,介绍了其潜在的适用条件、优势及特点,并在交通流量调查的的基础上,建立了交叉口的相应仿真模型,利用信号控制仿真软件Synchro验证了在高峰期不同控制方法的效果.仿真结果表明,所提出的控制方法适用于具有相应流量特点的交叉口,提高了信号交叉口的控制效率.     

利用速度信息改进城市道路短时交通量预测

利用速度消息的时变特性,提出了1种无需假设状态变量为平稳的基于卡尔曼滤波算法的短时交通量预测模型。依据城市道路网上下游路段交通流之间的时空演化关系,利用实时采集的路段平均速度信息构建时变的状态转移矩阵来取代常数状态转移矩阵,对现有基于卡尔曼滤波算法的短时交通量预测模型进行改进。最后以2个真实路段4d的交通量进行预测试验,相关计算结果表明:由于加强了模型的动态性,改进后的预测模型较原模型的预测精度在整体上有所提高,其中平均绝对相对误差由7.64%及16.04%分别下降至7.25%及15.75%,均等系数则由0.9572及0.9250分别提高至0.9602及0.9268,而对于交通量急速变化的时段,提高的幅度更为明显,平均绝对相对误差可降低14.8%,从而验证了所提出方法的有效性。      

路段短时交通量预测自适应控制法

基于自动控制理论,文章提出一种路段短时交通量的动态预测算法。以历史交通量观测数据为输入,下一时刻交通量预测值为输出,构造了单输入单输出的离散时间动态系统,设计了反馈控制回路和自适应PID控制器对预测结果进行修正。实例分析表明,该算法能较快跟踪交通量的变化,实时修正算法,能实现时间和空间上的移植。